大数据机器学习（四）K-近邻算法

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本文介绍了K-近邻算法(KNN)的基本概念，包括其实质、关键要素如k值选择、距离度量及分类决策准则等，并探讨了算法的特点及其适用的数据类型。此外，还讨论了在高维特征空间中如何通过kd树结构提高k近邻搜索效率。

K-近邻算法（K-nearest neighbor，KNN）

实质：找k个最近的邻居，人多取胜（问题是k值该取多少怎么确定）
三个基本要素：

  • k值的选择
  • 距离度量
  • 分类决策准则

k值的选择

k小，模型复杂，容易过拟合，学习的估计误差大
k大，学习的近似误差会增大

距离度量

在这里插入图片描述
来个形象的图表示一下
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算法特点

• 优点
①精度高 ②对异常值不敏感 ③无数据输入假定
• 缺点
① 计算复杂度高 ②空间复杂度高
•适用数据范围
数值型和标称型

在这里插入图片描述
实现k 近邻法时，主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速k 近 邻搜索。这点在特征空间的维数大及训练数据容量大时尤其必要。

kd树是一种对K维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检 索的树形数据结构. Kd树是二叉树，表示对K维空间的一个划分（partition).构造Kd树 相 当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将k维空间切分，构成一 系列的k维超矩形区域.Kd树的每个结点对应于一个k维超矩形区域

机器学习—K近邻算法（knn）【适合于大样本的自动分类】
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K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基于实例的学习方法，属于监督学习范畴。它的工作原理简单直观：给定一个训练数据集，对新的输入实例，KNN算法通过计算其与训练集中每个实例的距离，找出距离最近的K个邻居，然后根据这些邻居的类别（对于分类任务）或值（对于回归任务）来预测新实例的类别或值。KNN因其简单高效和无需训练过程的特点，在众多领域中得到广泛应用，如模式识别、推荐系统、图像分类等。KNN算法的核心思想是“物以类聚”，即相似的数据应有相似的输出。
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未来社会二十年发展的核心技术趋势由ABCD四个字母组成，分别是AI（人工智能）、BlockChain（区块链）、Cloud（云）、和Data（大数据）每一次进步都有新的认知和感触
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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, 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。knn算法中我们最需要关注两个问题：k值的选择和距离的计算。 kNN中的k是一个超参数，需要我们进行指定，一般情况下这个k和数据有很大关系，都是交叉验证进行选择，但是建议使用交叉验证的时候，k∈[2,20]，使用交叉验证得到一个很好的k值。
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机器学习算法-K-近邻算法
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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。距离公式两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧氏距离二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离：$$$$三维空间点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z3)间的欧氏距离：$$$$
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