K近邻(kNN)

最新推荐文章于 2024-11-29 19:10:24 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-29 19:10:24 发布 · 821 阅读 · 6 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

k近邻(kNN)是一种基于实例的学习算法，利用投票机制进行分类或回归。本文介绍了kNN的基本思想、伪代码、核心公式、k值选择、距离度量方法以及k值对学习误差的影响。还探讨了kd树作为加速查找的数据结构，以及kNN算法的优缺点和在高维数据中面临的挑战。此外，提供了面试中可能遇到的问题和K-Means聚类算法的区别。

K近邻(kNN)简介

k近邻方法是一种惰性学习算法，可以用于回归和分类，它的主要思想是投票机制，对于一个测试实例 x j x_j xj​, 我们在有标签的训练数据集上找到和最相近的k个数据，用他们的label进行投票，分类问题则进行表决投票，回归问题使用加权平均或者直接平均的方法。

整体介绍

正所谓物以类聚,人以群分,kNN就是利用这个思想的一种学习算法, 对于每一个预测的实例,找打和它相近的k个实例,用这k个实例的平均水平表示这个待预测的实例. 如果是一个预测一个人平均收入的问题,我们都知道只要知道他的k个朋友的相关收入求平均值即可. KNN就是这么做的,只是需要指定K,并且怎么判断"朋友".

伪代码:

输入:训练数据 T = ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , . . . , ( x N , y n ) T={(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_n)} T=(x1​,y1​),(x2​,y2​),...,(xN​,yn​) 其中 x i ∈ R n x_i \in R^n xi​∈Rn,是实例的特征向量， y i ∈ Y = c 1 , c 2 , . . . , c K y_i \in Y = {c_1,c_2,...,c_K} yi​∈Y=c1​,c2​,...,cK​,表示类别

输出: 实例x所属的类别
根据跟定的距离度量的方法，在T中找到和x最邻近的k个点，记作x的邻域， N k ( x ) N_k(x) Nk​(x)
在 N k ( x ) N_k(x) Nk​(x)中使用多数表决规则，绝对x的类别y: y = a r g m a x c j ∑ x i ∈ N k ( x ) I ( y i = c j ) y=argmax_{c_j} \sum_{x_i \in N_k(x)}I(y_i=c_j) y=argmaxcj​​

最低0.47元/天 解锁文章
R语言使用caret包的preProcess函数进行数据填充、使用K近邻KNN算法进行缺失值填充
data+scenario+science+insight
08-03 1014
R语言使用caret包的preProcess函数进行数据填充、使用K近邻KNN算法进行缺失值填充
【Matlab】基于k近邻KNN实现多分类预测（Excel可直接替换数据）
敲代码两年半的练习生博客
10-10 1463
k近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)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。
【机器学习】-K近邻算法(KNN)
knoci的博客
05-05 2924
（１）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；（２）按照距离递增次序排序；（３）选取与当前点距离最小的k个点；（４）确定前k个点所在类别的出现频率；（５）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。
K近邻 K-Nearest Neighbors
JasonH2021的博客
05-27 3724
本文主要简单介绍了K近邻的基本概念，优缺点，应用场景，K近邻建模的python实现方法，示例和模型的参数等。
机器学习算法其二：KNN（k近邻）算法学习总结
weixin_74182458的博客
03-12 2810
KNN 算法，或者称 k-最近邻算法，是有监督学习中的分类算法。它可以用于分类或回归问题，但它通常用作分类算法。简单的来说就是近朱者赤近墨者黑。举个简单例子：如图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。​其中K为圆的半径，当K在不断变化过程中，圆内分布的种类占比决定了预测点的种类。k近邻方法是一种惰性学习算法，可以用于回归和分类。
K-近邻算法（KNN)
热门推荐
Running Snail
03-25 6万+
​ K近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）是一种最经典和最简单的*有监督学习*方法之一
机器学习——K-近邻算法（KNN）
CYTLOVELY的博客
11-29 4220
K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, 简称 KNN）是一种基于实例的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过计算数据点之间的相似度（通常是距离度量），然后预测新的数据点的标签或数值。在图像分类任务中，KNN 可以通过计算图像特征向量之间的距离来分类，例如手写数字识别。KNN 可用于垃圾邮件检测，通过比较新邮件和历史邮件的相似性，判断其类别。原则，根据 kkk 个最近邻居的类别进行投票，选出出现最多的类别。基于用户相似度的推荐系统中，KNN 常用于查找兴趣相似的用户群体。
k近邻knn程序(MATLAB)，分类或回归问题 有例子，易上手，只要数据就行，保证正常运行
01-14
k近邻（k-Nearest Neighbors，简称kNN）是一种基本的非参数化的机器学习算法，主要用于解决分类和回归问题。该算法的核心思想是基于这样一个假设：两个相似或相近的样本，它们的类别或输出结果通常也是相似或相近的...
基于MNIST数据集的手写数字识别机器学习算法对比与调参实践_包含逻辑回归LogisticRegression和K近邻KNN等多种经典算法实现_详细记录不同超参数组合下的模型表现与.zip
最新发布
08-16
本实践的主体内容是对比和调整两种广泛使用的机器学习算法——逻辑回归（Logistic Regression）和K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法，在识别手写数字任务中的应用。这两种算法各有特点：逻辑回归是一种线性分类...
机器学习K近邻KNN简介应用及优缺点
wyyfighting123的博客
05-12 544
具体来说，KNN算法通过计算待分类样本与已知样本之间的距离（欧式距离、曼哈顿距离等），选取距离待分类样本最近的K个已知样本，再通过对这K个已知样本的类别进行投票、取平均等方式确定待分类样本的类别。对于不平衡数据集的处理效果较差：如果训练集中的某个类别的数据样本比其他类别的数据样本数量少，那么KNN算法会偏向于选择数量较多的类别进行预测，从而影响预测结果的准确性。基因分类：KNN可以用于对基因进行分类，例如在癌症研究中，可以使用KNN分类器来识别患有癌症的患者和健康人之间的基因表达模式的差异。
最近邻kNN-python3源码和数据
08-22
python3下kNN数据和源码
KNN(K近邻算法)
05-14
K紧邻算法。。一种实施起来很方便的有监督的分类算法。。
KNN——K近邻
weixin_52640021的博客
12-26 979
KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，
k-近邻算法（KNN）
qq_58146842的博客
11-14 1836
KNN的介绍 kNN(k-nearest neighbors)，中文翻译K近邻。我们常常听到一个故事：如果要了解一个人的经济水平，只需要知道他最好的5个朋友的经济能力， 对他的这五个人的经济水平求平均就是这个人的经济水平。这句话里面就包含着kNN的算法思想。 如上图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。 中心思想：knn常用于解决二分.
数据挖掘经典算法（一）：K近邻（KNN）
weixin_46322866的博客
01-02 4362
目录 一、算法思想 二、算法原理 （1）KNN算法原理 （2）KNN算法三要素 ① 分类决策规则 ② K值的选择 ③ 距离度量 （3）KNN实现方法 ① 构建KD树 ② KD树的搜索 ③ KD树的分类（预测） （4）KNN算法之训练样本不平衡情况 （5）算法优缺点 三、算法实验 （1）数据收集与处理 （2）实验及结果 一、算法思想 在讲解K近邻算法之前，我们先通过一个很简单的例子进入主题。在我们日常生活中，我们会遇到很多决策。比如说，我会考虑换什么手机...
【机器学习】K近邻（KNN）算法详解
我的技术栈碎碎念空间
03-01 2万+
文章目录一、算法介绍二、距离度量三、K值的选择四、算法流程 一、算法介绍 KNN（K Near Neighbor）：k个最近的邻居，即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法属于监督学习方式的分类算法，我的理解就是计算某给点到每个点的距离作为相似度的反馈。 简单来讲，KNN就是“近朱者赤，近墨者黑”的一种分类算法。 要区分一下聚类（如Kmeans等），KNN是监督学习分类，而Kmeans是无监督学习的聚类，聚类将无标签的数据分成不同的簇。 二、距离度量 特征连续：距离函数选用曼哈顿距离（
KNN：K-近邻算法
あずにゃん梓喵的博客
08-13 1638
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 1 什么是K-近邻算法 根据你的“邻居”来推断出你的类别 1.1 K-近邻算法(KNN)概念 K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法， 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法 定义 如...
kNN(k近邻法)
Tonywu2018的博客
11-22 1万+
最近看了一些关于kNN(k近邻算法)的资料，本篇文章就当做一篇学习笔记来记录下我对kNN算法的理解。 目录 1、kNN算法的概念 2、距离度量 2.1 欧氏距离 2.2 余弦距离 2.3 曼哈顿距离 2.4 汉明距离 2.5 标准化的欧氏距离 2.6 马氏距离 3、k值的选择 4、k-d树 4.1 k-d树的建立 4.2 k-d树上的最邻近搜索 5、kNN的优缺点及改...
K 近邻（KNN）
03-15
### K近邻 (KNN) 算法概述 #### 什么是 K 近邻算法？ KNN 是一种简单而有效的监督学习方法，其核心思想基于相似度计算。具体来说，当预测一个新的样本时，会根据训练集中与其最接近的 \( k \) 个样本所属的类别来进行决策[^1]。 #### 工作原理 KNN 的工作流程可以分为以下几个方面： - **寻找最近邻**：通过某种距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离等），找到与目标样本最为相近的 \( k \) 个训练样本。 - **投票机制**：统计这 \( k \) 个邻居中各个类别的数量，并选择占多数的那个类别作为预测结果[^3]。 #### 距离公式的应用 为了衡量两个样本之间的相似程度，通常采用一些标准的距离公式。例如，在连续型数值属性上常用的有欧几里得距离和余弦相似度等。 ```python import numpy as np def euclidean_distance(x1, x2): """ 计算两点间的欧式距离 """ return np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2)) # 示例 point_a = np.array([1, 2]) point_b = np.array([4, 6]) distance = euclidean_distance(point_a, point_b) print(f"The Euclidean distance between {point_a} and {point_b} is {distance}") ``` #### 缺失值处理中的作用 除了用于分类任务外，KNN 还能应用于数据预处理阶段，比如填补缺失值。利用 R 语言中的 `caret` 包可以通过调用 `preProcess` 函数完成这一操作[^2]。 --- ### 实现细节探讨 由于 KNN 不涉及显式的模型训练过程，因此它的主要开销在于存储整个训练集以及查询过程中对测试实例执行多次比较运算。这意味着随着数据规模增大，效率可能会受到影响；然而，这种特性也赋予了它高度灵活性——无需提前定义复杂的参数结构即可快速部署原型系统进行实验验证。 另外值得注意的是，“带权”的变体形式允许我们进一步优化性能表现。在这种情况下，不仅考虑到了临近点本身所代表的目标变量取值情况，还会综合考量它们各自的重要性因子(权重)。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值