统计学习笔记-KNN的缺陷

最新推荐文章于 2025-04-07 19:25:09 发布
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本文探讨了KNN算法在高维数据上的局限性及计算挑战，并介绍了KD树这一优化方案。通过将空间划分成多个子区域并构建树状结构，KD树能够显著减少搜索最近邻所需的计算量。

KNN的特点决定了当数据维度较高时，搜索k个最近邻，就需要k次全局计算，计算量太大。故而才有了KD树这样的思想，让空间划分为若干个子空间，形成树状的结构，搜索最近邻时，从叶子向上回溯。这样就把一个全局空间计算的问题，变成了局部空间计算的问题。


【统计学习方法】学习笔记——第三章：K近邻法
小哲的博客
02-09 1061
统计学习方法学习笔记——K近邻法1. k近邻算法2. k近邻模型2.1模型2.2距离度量2.3 k值的选择2.4 分类决策规则3. 估计误差与近似误差3.1 估计误差3.2 近似误差3.3 两者区别与联系4. k近邻法的实现：kd树4.1 构造kd树参考资料 kkk近邻法（k-nearest neighbor, k-NN）是一种基本分类与回归方法。这里只讨论分类问题中的k近邻法。k近邻法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间中点；输出为实例的类别，可以取多类。k近邻法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已
使用KNN进行缺失值填补详解及实践
data+scenario+science+insight
05-05 1万+
使用KNN进行缺失值填补详解及实践 import numpy as np from fancyimpute import KNN from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.datasets import make_blobs # Make a simulated feature matrix features, _ = make_blobs(n_samples = 1000, ...
knn算法思想和优缺点
wj1298250240的博客
01-08 2795
KNN算法的描述： （1）计算测试数据与各个训练数据之间的距离； （2）按照距离的递增关系进行排序； （3）选取距离最小的K个点； （4）确定前K个点所在类别的出现频率 (5）返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。 算法优点： （1）简单，易于理解，易于实现， ...
KNN算法优缺点总结，以及机器学习流程的总结
qq_41342577的博客
08-25 1万+
KNN算法作为一个最简单，也是一个很实用的机器学习的算法，日常的使用中也能处理很多问题，这里做一下总结记录 优点 1、KNN可以处理分类问题，同时天然可以处理多分类问题，比如鸢尾花的分类 2、简单，易懂，同时也很强大，对于手写数字的识别，鸢尾花这一类问题来说，准确率很高 3、KNN还可以处理回归问题，也就是预测   缺点 1、效率低，因为每一次分类或者回归，都要把训练数据和测试数据都...
KNN算法优缺点、原理及参数最优解
qq_42546127的博客
11-28 1万+
​ KNN算法 KNN算法简介 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（k-Nearest Neighbor，KNN） 优缺点： 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：时间复杂度高、空间复杂度高。 当样本不平衡时，比如一个类的样本容量很大，其他类的样本容量很小，输入一个样本的时候，K个临近值中大多数都是大样本容量的那个类，这时可能就会导致...
【KNN算法详解（用法，优缺点，适用场景）及应用】-优快云博客
Jaylon Wang的专栏
04-07 1879
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。KNN是一种基于实例的学习，属于懒惰学习，即没有显式学习过程。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。
KNN算法（k近邻算法）
lili_lak的博客
04-01 2655
存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中的每个数据都存在标签，即知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。一般而言，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是KNN算法中K的由来，通常k是不大于20的整数。数据集是癌症检测数据，一共包括100行记录，第二列为癌症的结果，良性为’B‘，恶性’M‘，后面8列为肿瘤的各种数据，半径、纹理、周长、面积等。常用的距离量度方式包括：闵可夫斯基距离、欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦距离。一、KNN算法的概述。一、KNN算法的概述。
数据建模学习笔记 -- 类别不平衡问题
Tian_CMCC
12-11 3060
1. 什么是类别不平衡问题： 在很多任务中，正负样本数量通常是不平衡的，例如在欺诈、失效检测等任务中，正样本的数量远远多于负样本的数量。在类别不平衡问题中，我们将数量多的类别称为“大类”，数量少的类别成为“小类”。 由于类别不平衡问题的数据集中被大类主导，追求高分类精度是毫无意义的。例如在信用卡欺诈任务中，当类别不平衡度为1000时，即正负样本的比例为 1000 : 1，将所有的样本全部分为正样本即可获得 99.99% 的分类精度，虽然分类精度很高，但是无法检测出任何负样本，显然，这样的模型是毫无意义的。
机器学习实战笔记(Python实现)-02-k近邻算法(kNN)
　啸林　
11-07 1万+
机器学习实战笔记(Python实现)-02-k近邻算法(kNN) -- 下面来看一下书上对这个算法的原理介绍：存在一个训练样本集，并且每个样本都存在标签（有监督学习）。输入没有标签的新样本数据后，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，然后算法提取出与样本集中特征最相似的数据（最近邻）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，而且k通常不大于20。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。
机器学习实战笔记（Python）- k近邻算法（kNN）
汤川的万事屋
05-08 647
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统计学习导论（三）线性回归学习笔记
weixin_52547939的博客
07-06 2235
1 简单线性回归 假定XXX 和YYY 存在线性关系，然后估计待估参数。 1.1 估计系数 估计系数的原则: 最小化残差平方和（residual sum of squares, RSS），其中RSS的值由下列式子给出：RSS=∑i=1nei2 RSS=\sum_{i=1}^{n} e_{i}^{2} RSS=i=1∑n​ei2​ ​其中，ei=yi−y^ie_{i}=y_{i}-\hat{y}_{i}ei​=yi​−y^​i​代表第i个残差，从RSS的定义可以发现，RSS=n*(training MSE)。
knn算法的优缺点
weixin_44420421的博客
01-07 7479
简述K近邻算法的优缺点 优点 1、简单，易于理解，易于实现。 2、只需保存训练样本和标记，无需估计参数，无需训练。 3、不易受小错误概率的影响。经理论证明，最近邻的渐进错误率最坏时不超过两倍的贝叶斯错误率，最好时接近或达到贝叶斯错误率。 缺点 1、K的选择不固定。 2、预测结果容易受含噪声数据的影响。 3、当样本不平衡时，新样本的类别偏向训练样本中数量占优的类别，容易导致预测错误。 4、具有较高的...
KNN算法优缺点
热门推荐
zrh_优快云的博客
07-09 3万+
KNN的主要优点有：1.理论成熟，思想简单，既可以用来做分类又可以做回归2.可以用于非线性分类3.训练时间复杂度比支持向量机之类的算法低3.和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感4.由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属的类别，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分类样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合5.该算法比较适用于样本容量比较...
kNN算法的优缺点
芦金宇的专栏
11-03 2万+
1.kNN算法的优缺点 优点 简单好用，容易理解，精度高，理论成熟，既可以用来做分类也可以用来做回归；可用于数值型数据和离散型数据；训练时间复杂度为O(n)；无数据输入假定；对异常值不敏感。 缺点： 计算复杂性高；空间复杂性高；样本不平衡问题（即有些类别的样本数量很多，而其它样本的数量很少）；一般数值很大的时候不用这个，计算量太大。但是单个样本又不能太少，否则容易发生误分。
KNN优缺点总结
qq_33558872的博客
11-02 2278
优点 1.简单，易懂，精度高； 2.对异常值不敏感； 3.无数据输入设定； 4.既可以处理分类也可以处理回归。 缺点 1.无法给出数据的内在含义； 2.计算复杂度高，空间复杂性高； 3.无法处理样本不平衡问题。 ...
KNN分类算法优缺点
hscoder的博客
08-22 2万+
KNN算法的优点：1、思想简单，理论成熟，既可以用来做分类也可以用来做回归； 2、可用于非线性分类； 3、训练时间复杂度为O(n)； 4、准确度高，对数据没有假设，对outlier不敏感；缺点： 1、计算量大； 2、样本不平衡问题（即有些类别的样本数量很多，而其它样本的数量很少）； 3、需要大量的内存；其伪代码如下： 1. 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离； 2.
问题与不足（KNN算法）
hit_buxiaoyu的博客
12-21 3512
问题与不足 论文题目：k-NearestNeighbors on Road Networks: A Journey in Experimentation and In-MemoryImplementation  一、主要内容 该论文主要研究了K Nearest Neighbor算法在主存中的应用，介绍了五种解决KNN算法的经典算法，分别是Incremental NetworkExpansio
关于解决AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'Graph'
qinghuan_的博客
10-21 9867
刚跟着老师学习复杂网络 用pycharm networkx画图 安装了networkx之后 运行程序一直出现这个问题 搜索了好久尝试各种发放 终于找到解决方案 AttributeError: module ‘networkx’ has no attribute ‘Graph’ 附上大佬的链接 https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/...
关于解决AttributeError: module ‘networkx‘ has no attribute ‘Graph‘
努力努力再努力！！！
01-04 8496
首先，在网上查到一个方法： 从左边目录树引用库中找到site-package下面的networkx目录，将networkx整个目录拷贝到上面目录树中同级的位置。 但是这个方法对我没有用。 后来找到File-setting-project-python interpreter；发现里面包含network和networkx两个包，删除network，即可。 回顾了一下，因为写代码的时候； import networkx as nx pycharm自动提示安装network，可能是当时系统安装的时
机器学习--KNN物体分类器
最新发布
11-04
你提到的“机器学习--KNN物体分类器”属于人工智能中的分类任务，通常可通过Mind+结合AI扩展或Python环境实现。以下是使用 **Mind+** 完成KNN物体分类的基本思路与步骤： --- ### ✅ 一、理解KNN分类器 KNN（K-...
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