机器学习之kNN算法

最新推荐文章于 2025-04-14 11:03:11 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 算法 机器学习 人工智能
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本文深入探讨了kNN算法，包括其原理、优缺点、使用sklearn库进行分类和回归的实践，以及在红酒数据上的应用。通过实例展示了如何使用kNN进行预测，强调了数据标准化的重要性，并提供了kNN算法在实际问题中的预测准确率。

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机器学习之kNN算法

【简介】

古人云：“近朱者赤，近墨者黑”。其实机器学习中的kNN算法的核心思想就是这句流传至今的名言。kNN算法又称为K近邻算法，是众多机器学习算法中少有的懒惰学习算法，该算法不仅可以用来回归也可以用来分类。

文章目录

1. kNN算法原理

什么是K最近邻算法

在许多机器学习相关的书籍当中，最开始被介绍的算法大多都是kNN算法。这是因为kNN算法与机器学习中的其他算法相比有着简单易懂的特点。

机器学习让人真正感到困难的部分其实是它的数学部分，很多数学基础不好的同学在学习机器学习时看见满篇的多元求导恐怕都快疯了吧。这确实是一个无可避免的门槛，虽然很多书都会说不用看数学也可以学会机器学习，但这样学来的知识宛若无根之木，是靠不住的，大家在学习知识的时候一定不能只注重怎么实现，也要注意其背后的原理，知其然而知其所以然才是我们的目标。

但kNN算法则没有这方面的问题，它的

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KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法K-means有点像（K-means是无监督学习算法），但却是有本质区别的。KNN的全称是K Nearest Neighbors，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看出一些KNN算法的蛛丝马迹了。K个最近邻居，毫无疑问，K的取值肯定是至关重要的。那么最近的邻居又是怎么回事呢？其实啊，KNN的原理就是当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属
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% %手写数字识别系统的测试代码 % function handWritingTest() tic; %开始计时 K = 3; % 这里可以调整k值 trainLabels = []; direct = mfilename('fullpath');% traindirect = strrep(direct,'handWritingTest'
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可以看出宅男和文艺青年的比分是 2:2，那么可以尝试将属于宅男的 2 个样本与我的总距离和属于文艺青年的 2 个样本与我的总距离进行比较。在这个例子中预测结果为文艺青年(宅男的总距离为 4.2+9.5，文艺青年的总距离为 7.7+5.8)。根据提示，在右侧编辑器的 begin-end 区域补充代码，完成 kNNClassifier 类中的 fit 函数与 predict 函数。假设现在有这样的一个样本空间，该样本空间里有宅男和文艺青年这两个类别，其中红圈表示宅男，绿圈表示文艺青年。
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机器学习实战 - k近邻算法（KNN算法）总结 适合机器学习实战入门新手 K-近邻算法，又称为 KNN 算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。 KNN 的工作原理：给定一个已知类别标签的数据训练集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最临近的 K 个实例。如果这 K 个实例的多数属于某个类别，那么新数据就属于这个类别。 优点 1简单好用，容易理解，精度高，理论成熟，即可以用来做分类也可以用来做回归 2可用于数值型数据和离散型数据 3无数据输入假定 4适合对稀有事件进行分类 缺点 1计算复杂性高；空间复杂性高 2计算量太大，所以一般数值很大的时候不用这个，但是单个样本又不能太少，否则容易发生误分 3样本不平衡问题（即某些类别的样本数量很多，某些类别的样本数量很少） 4可理解性比较差，无法给出数据的内在含义
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机器学习之kNN算法实验
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### kNN算法概述 kNN算法（K-Nearest Neighbors），也被称为K-最邻近算法，是一种基本的机器学习算法，适用于分类和回归任务。此算法的核心在于利用特征空间中的相似度来决定未知样本所属类别。具体来说，在给定含有已知类别的训练集情况下，对于每一个待预测的新样本，计算它与所有训练样本之间的距离，并选取距离最小的前K个邻居作为参考对象；最终依据这些邻居们的类别标签，采用投票机制或者加权平均的方式得出目标样本应归属于哪一类[^2]。 ### 数据预处理的重要性 在实际操作过程中，准备高质量的数据至关重要。特别是在执行像手写数字识别这样的复杂任务时，不仅需要精心挑选合适的数据源，还需要设计有效的函数把原始图片转化为适合输入模型的形式，从而提高后续运用K近邻算法进行模式匹配的成功概率[^4]。 ### Python实现示例 下面给出一段简单的Python代码片段用来演示如何构建并评估一个基础版本的kNN分类器： ```python from collections import Counter import numpy as np def create_dataset(): group = np.array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]]) labels = ['A', 'A', 'B', 'B'] return group, labels def classify_knn(inX, dataset, labels, k): dataSetSize = dataset.shape[0] diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataset sqDiffMat = diffMat ** 2 sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) distances = sqDistances ** 0.5 sortedDistIndicies = distances.argsort() classCount = {} for i in range(k): voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]] classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1 sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=lambda item:item[1], reverse=True) return sortedClassCount[0][0] group, labels = create_dataset() test_data_point = [0, 0] predicted_label = classify_knn(test_data_point, group, labels, 3) print(f"The predicted label of {test_data_point} is: {predicted_label}") ``` 上述程序定义了一个小型二维点集合及其对应的类别标记，并实现了`classify_knn()` 函数用于接收新的观测值 `inX`, 训练数据集 `dataset` 及其关联的真实标签 `labels` 和参数 `k`. 此外还展示了怎样调用这个自定义的方法完成一次具体的预测过程[^3]. ### 结果分析 为了验证模型性能的好坏程度，通常会在独立于训练阶段之外的一组测试样例上运行该算法，并统计误判次数占总检验数量的比例即误差率(error rate)，以此衡量系统的准确性水平.
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