一文读懂K近邻(KNN)模型

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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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J
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测试0901-1
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02-01 1266
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qq_40900196的博客
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