【机器学习】KNN算法

已于 2022-06-02 22:04:57 修改
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分类专栏： 机器学习与视觉大杂烩 文章标签： 机器学习 算法 分类
于 2022-06-02 21:51:46 首次发布
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本文深入探讨了KNN算法的基本思想和流程，包括K值选取的影响、如何处理样本不平衡问题以及解决计算量大的策略。此外，介绍了KD树在优化KNN算法中的应用，并提供了Python实现的相关内容。

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文章目录

一、KNN 的基本思想

  • 找到未分类的测试样本附近已知类别的的样本，该样本的类别由K个已知类别样本的投票选出，也就是距离最近的K个样本的类别。

二、KNN算法流程

1）计算待分类点与已知类别的点之间的距离
2）按照距离递增次序排序
3）选取与待分类点距离最小的K个点
4）确定前K个点所在类别的出现次数
5）返回前K个点出现次数最高的类别作为待分类点的预测分类

三、KNN优化

3.1 K值的选取

  • 作为KNN算法中唯一的一位超参数，K值的选择对最终算法的预测结果会产生直观重要的影响。

  • 如果选择较小的K值，就相当于用较小的邻域中的训练实例进行预测，“学习”的近似误差会减小，只有输入实例较近的训练实例才会对预测结果起作用。但缺点是“学习”的估计误差会增大，预测结果会对近邻实例点非常敏感。如果邻近的实例点恰巧是噪声，预测就会出错。换句话说，K值得减小就意味着整体模型非常复杂，容易发生过拟合。

  • 如果选择较大的K值，就相当于用较大邻域中的训练实例进行预测，其实优点是减少学习的估计误差，

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