计算测试数据到训练数据之间的距离,假设 k 为 3,那么我们就找到距离中最小的三个点,假如 3 个点中有 2 个属于动作片,1 个属于爱情片,那么把该电影 X 分类为动作片。这种通过计算距离总结 k 个最邻近的类,按照”少数服从多数“原则分类的算法就为 KNN(K-近邻)算法。 二、算法介绍 还是以上面的数据为例,...
K是算法执行者定义的一个常数,通常选取较小的值。K的选择会对算法的结果产生重大影响。 搜索邻近样本:对于每一个测试样本,计算它到训练集中每个样本的距离,选取距离最近的K个点作为最邻近的邻居。 进行决策: 分类任务:在K个最邻近的样本中,统计每个类别出现的频率,最频繁的类别即为预测类别。 回归任务:计算K个最...
k近邻法(k-nearest neighbors)是由Cover和Hart于1968年提出的,它是懒惰学习(lazy learning)的著名代表。 它的工作机制比较简单: 给定一个测试样本 计算它到训练样本的距离 取离测试样本最近的k个训练样本 “投票法”选出在这k个样本中出现最多的类别,就是预测的结果 距离衡量的标准有很多,常见的有:LpLp距离、...
k-近邻算法概述 简单地说,谷近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围:数值型和标称型。 它的工作原理是:存在一个样本数 据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每...
K近邻算法通过寻找最邻近的样本来确定待分类样本的类别，以解决分类问题。例如，给定两类样本数据，分别用蓝色小正方形和红色小三角形表示，若中间有一个绿色圆点待分类，我们可通过计算它与周围样本的距离来决定其类别归属。具体而言，当K=3时，绿色圆点最近的3个邻居中有2个红色三角形和1个蓝色正方形...
K近邻算法（KNN）是一种基本的机器学习方法，主要用于分类和回归任务。其核心思想是根据训练集中与输入样本最相似的K个样本的类别进行预测。在处理大规模数据集时，如何快速找到与目标样本最接近的K个样本是KNN算法的关键。本文将重点介绍几种常用、高效的K近邻算法的实现方法，包括原理、使用方法、时间开销...
机器学习之从零实现K近邻算法 在前面几节内容中,我们已经详细地介绍了KNN的基本思想与原理,以及kd树的构建过程和搜索原理等。但是对于KNN和kd树具体的实现细节并没有做过多的介绍。下面我们就开始正式介绍如何从零实现kd树以及完成整个KNN的代码实现。 根据第5.4.1节内容介绍,kd树本质上也就等同于二叉搜索树,因此,首...
K近邻 K近邻(K-nearestneighbor,KNN)是一种有监督学习方法，常用于分类，有时也用于回归。这个方法是通过发现新数据和现有数据之间的相似点(“接近度”)来对新数据进行分类。回到我们在上一节讲的散点图，我们假设有一个新的观察结果:新的菱形需要被归类为叉号或三角形的类别。如果k=1，则该菱形将被归入其最近...
一、KNN算法介绍和应用场景 KNN(k-NearestNeighbor),就是k最近邻算法,这是一种常用的监督学习方法,简单来说,根据k个最近的邻居的状态来决定样本的状态,即‘物以类聚,人以群分’。 KMeans的基本原理是:首先,随机选择K个对象,而且所选择的每个对象都代表一个组的初始均值或初始的组中心值,对剩余的每个对象,根...