一文读懂K近邻(KNN)模型

最新推荐文章于 2025-09-05 12:03:34 发布
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#机器学习 #算法 #人工智能

本文深入介绍了K近邻(KNN)模型，包括算法描述、KNN的相关问题如距离度量、K值选择、不相关属性处理以及快速搜索方法（kd-tree）。讨论了距离度量对分类的影响，提出交叉验证法选择最佳K值，通过属性加权法解决维度灾难问题，并介绍了kd-tree用于加速KNN搜索。

1 算法描述

K近邻模型是个十分通俗易懂的模型，给定一个点，我们只要找到和他在空间中最近的K个点，这K个点中出现次数最多的类别，就是这个点的分类，具体算法如下：
在这里插入图片描述

如果了解其他机器学习模型朋友肯定会发现，这个模型和我们以往学到的机器学习模型有些区别，其没有决策函数也没有条件概率分布， 只有一个决策规则：
y = a r g max ⁡ c j ∑ x i ∈ N k ( x ) I ( y i = c j ) y = arg \max_{c_{j}} \sum_{x_{i} \in N_{k}(x)}I(y_{i}=c_{j}) y=argcj​max​x

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k近邻法算法与模型
林景的博客
09-21 1942
kkk近邻法介绍与算法 参考文献：【KNN算法原理以及代码实现】，【KNN算法原理及实现】，【python 实现KNN算法】 1. 综述 kkk近邻法（k−nearest neighbor，k−NNk-nearest \ neighbor，k-NNk−nearest neighbor，k−NN）是一种基本分类与回归方法。 输入：实例的特征向量，对应于特征空间的点； 输出：实例的类别，可以取多类。 kkk近邻法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其kkk
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Pandas_007的博客
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Python实战，对负债率，信用卡负债违约负债率、工龄违约信用卡负债、工龄违约，分析违约与各特征之间的关系。通过循环，基础原理实现对模型SVM，KNN，逻辑回归，决策树的调优调参，自动化得到最高得分score和accuracy，
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J
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原创 | 一文读懂K均值（K-Means）聚类算法
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作者：王佳鑫审校：陈之炎 本文约5800字，建议阅读10+分钟本文为你介绍经典的K-Means聚类算法。概述众所周知，机器学习算法可分为监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning)。监督学习常用于分类和预测。是让计算机去学习已经创建好的分类模型，使分类（预测）结果更好的接近所给目标值，从而对未来数据进行更好的分类和预测。因此，数据...
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K-means是一种迭代算法，它会把一个数据集分割成互不重叠的子组，这些子组就被称为“簇”。而最终生成的簇的数量，则由一个超参数k来决定，这个k值需要在运行算法之前就选定。
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06-05 792
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02-01 1266
本文是以《Python机器学习及实践 从零开始通往kaggle竞赛之路》为参考书籍进行的实践 1    利用K近邻模型对生物物种进行分类，使用Iris数据集 2 实验代码以结果截图 #coding:utf-8 #K近邻模型 #读取Iris数据集细节资料 #导入iris数据加载器 from sklearn.datasets import load_iris   #读取数据并存
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作者：青十五 来源：青十五K-近邻（K- Nearest Neighbor，KNN）模型是一个非常简单与直观的模型，其基本思想可以用这样一句俗语来解释——“近朱者赤，近...
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wcc8848的博客
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KNN模型分为等权和加权模型： 等权模型： ''' import numpy as np import pandas as pd ##初始化训练数据 T = [[3, 104, -1], [2, 100, -1], [1, 81, -1], [101, 10, 1], [99, 5, 1], [98, 2, 1] ] ##预测数据 x_test = [18, 90] ##邻居 K = 5 ###列表 [[dis1，标签1]，[dis2，标签
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这篇博客给大家介绍一下k近邻分类算法。k近邻算法可以认为是机器学习中最简单的算法了，其原理简单，直观。k近邻输入为样本的特征向量；输出为样本类别，不只是二分类，也可以是多分类问题。...
分类模型-K近邻（KNN）
hyunbar的博客
06-09 1966
1、KNN概述 最简单最初级的分类器，就是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类 K近邻（k-nearest neighbour,KNN）是一种基本分类方法，通过测量不同特征值之间的距离进行分类。 k近邻的四路是：如果一个样本在特征控件中的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...
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