k近邻(k-nearest neighbor, k-NN)算法由 Cover 和 Hart 于1968年提出,是一种简单的分类方法。通俗来说,就是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的 k 个实例,这 k 个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中(类似于投票时少数服从多数的思想)。接下来读者来看...
K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN),是一种常用于分类的算法,是有成熟理论支撑的、较为简单的经典机器学习算法之一。该方法的基本思路是:如果一个待分类样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中K近邻)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,即近朱者赤,近墨者黑。显然,对当前待分类样本的分...
输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最相邻)的分类标签。一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数。最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。 使...
K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法作为一种基础且广泛应用的机器学习技术,其API的重要性不言而喻。它提供了快速、直接的方式来执行基于实例的学习,通过查找与待分类样本最邻近的K个样本,并基于这些邻近样本的类别来预测新样本的类别。KNN API的标准化和易用性,使得数据分析师和开发者能够轻松集成该算法到他们的...
k-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,元数据输入假定。 缺点:计算发杂度高,空间复杂度高。 二、工作原理 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集。并且样本集中每一数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新...
上述这个过程就是 K 近邻算法的原理:找出K 个和自己最近的样本。那在选择 K 个邻居时,如何确定哪些样本离我最近呢? 有一种计算距离的方式为“欧式距离”: 其中q1 到qn 为一个样本的所有特征,p1 到pn 为另一个样本的所有特征,通过上述公式就可以计算出两个样本之间的欧式距离了。 单特征样本之间计算欧式距离...
简单地说,k-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。 使用数据范围:数值型和标称型。 工作原理:存在一个样本数据集,也称作训练样本集,并且每个样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对...
k-最近邻估计(k-NN): 基本思想: 对于一个给定的数据点,通过观察其邻近的k个数据点的标签(对于分类问题)或者值(对于回归问题),来预测该数据点的标签或值。 算法步骤: 1.计算待预测点与所有训练数据点之间的距离(通常使用欧氏距离)。 2.选择与待预测点距离最近的k个训练数据点。 3.对于分类问题,通过多数投票...
- 引言:对k近邻算法进行概述,提出文章的目的。 - k近邻算法的缺点:列举并详细分析计算复杂度高、数据不平衡问题和高维数据处理困难等方面存在的问题。 - k近邻算法改进方法:介绍加权k近邻算法、特征选择与降维技术以及基于密度的聚类方法等改进策略。 - 实验结果分析与比较:对不同改进方法在准确性和计算效率上的表现...