1、算法原理直观易懂，实现起来相对简单。2、无需进行复杂的训练过程，只需存储训练样本及其标签即可。3、对小概率错误具有较好的稳健性。从理论上讲，最近邻方法的渐进错误率在最坏情况下不会超过两倍的贝叶斯错误率，而在最佳情况下则可接近或达到贝叶斯错误率。然而，knn算法也存在一些不足之处：1、计算量相对较
解决这个缺点的方法之一是在进行分类时将K个邻居到测试点的距离考虑进去。若样本到测试点距离d,则选1/d为该邻居的权重,统计k个邻居所有类标签的权重和,值最大的就是新数据点的预测类标签。 KNN回归 KNN回归是取K个邻居类标签值得加权作为新数据点的预测值。 优缺点 (1)KNN算法的优点 1.简单、有效。 2.重新...
KNN(K-Nearest Neighbor)即K最近邻算法,其基本原理是根据某个样本在特征空间中的K个最近邻的样本类别来判断该样本所属的类别。这里的“最近”通常是通过计算样本间的距离来确定的,如欧氏距离、曼哈顿距离等。K值的选择对结果有很大影响:较小的K值会使模型变得复杂,容易过拟合;较大的K值则可能让模型过于简单,忽略了...
根据你相邻的K个对象的类别,推断出你的类别。 之所以会用到KNN,是因为其伟大且渺小。虽然算法简单,但精确度真的很高。 算法具体原理 第一步:计算距离(欧氏距离或马氏距离),确定待分类的点的每一个特征与其他点的每一个特征的距离。将所有特征的距离相加再开方。距离公式如下: 第二步:按照距离升序排列。距离最近...
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内容概要:本文详细介绍了KNN算法的基本原理和实现方法,涵盖了KNN算法用于分类与回归任务的应用。重点探讨了超参数的选择,如K值设置与距离度量标准的影响。文中以实际例子演示了算法的Python实现,具体包括了鸢尾花数据集分类任务以及随机数列的回归任务。还讨论了模型训练前的数据预处理必要性,特别是特征缩放的重要性。 适...
4.1 神经网络原理4.2 神经网络分类4.3 神经网络回归实操内容1.线性回归方法的实现与初步应用(包括L1和L2正则项的使用方法)2.逻辑回归的实现与初步应用3.KNN方法的实现与初步应用4.神经网络实现项目实操1.利用线性回归方法预测合金性能2.利用KNN方法对MOF材料分类这两个实操项目同时穿插讲解如下内容1. 机器学习材料与...
【科普:驱蚊的的原理和方法】#为什么住几楼都有蚊子#?据相关研究表明,蚊子最高可以飞到290米高的地方。按照这个数字计算,不管家住几楼,都避免不了有蚊子。通过一则视频了解你怎么这么招蚊子?那些传闻的驱蚊小妙招都靠谱吗?#2021全国蚊子预报地图#(@柴知道)L柴知道的微博视频 ...
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