K最近邻算法（KNN，K-NearestNeighbor)

最新推荐文章于 2024-02-11 09:26:03 发布

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K最近邻算法（K-NearestNeighbor, KNN）是一种简单且有效的机器学习算法，用于分类和回归。其核心思想是根据样本的k个最近邻的类别进行决策。本文介绍了KNN的原理、流程、优缺点以及改进策略，并提供了一个简单的Java实现示例。实验结果显示，KNN在处理多类别问题和稀有事件分类时表现出色，但计算量较大，特别是在样本容量不平衡的情况下可能产生误分类。常见的改进策略包括属性约简和权值调整，以提高分类效率和效果。" 133532488,7337247,机器学习在网络安全中的应用详解,"['大数据', '人工智能', '安全日志分析', '网络安全态势感知', '网络流量异常检测']

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参考地址：
1、http://baike.baidu.com/link?url=p3whMcC7Di8lJrsC8k-zk6SRC1zGTfmOCCJnhZlDg2JdPGG-QZZ_bHA2xk4XQuQUCYQyup8QbLpC2xcvzA44E5jx5t27dVhwM2UHrUIjR-ANQZuZozki1wTfZGE9zIDARoDH2-mWoQRb_eyyvGG1Iq
2、http://wenku.baidu.com/link?url=CmX0kMGPe2a16Mi-01EbT-ctPU_vEleamPVi6OEbZgc8k7PaG99u0CGHs31JY4h4tXR1Wmyq0SbdzLkuUJFjL2erKuUligwh7CmE-9vYSFi

邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。

kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。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类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。

一、简介

右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。

KNN算法的决策过程

K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：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。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。
KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。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类别的，因此对于类域的交叉或重叠