K近邻算法

已于 2024-01-13 21:07:39 修改
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 近邻算法 机器学习 算法
于 2024-01-13 21:06:10 首次发布
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本文主要介绍KNN的基本思想，实行步骤和针对鸢尾花数据集的API。

目录

基本思想

KNN算法的基本步骤：

KNN算法的一些注意事项与缺点

K值的选取对于模型的影响

KNN的API与代码

基本思想

选择未知样本范围内确定个数的K个样本，该K个样本大多数属于某一类型，则位置样本判定为该类型。

为了判断未知样本的类别，以全部训练样本 作为代表点，计算 未知样本与所有训练样本的距离，并
以最近邻者的类别作为决策未知样本类别的依据。

KNN算法的基本步骤：

确定邻居的数量K： KNN算法中的K表示要考虑的最近邻居的数量。这是一个超参数，需要在训练模型之前指定。（ps：这里涉及到利用交叉验证和网格搜索来寻最优模型和最优超参数）

计算距离： 对于给定的数据点，计算它与训练集中所有数据点的距离。常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。一般距离的计算均为欧式距离。

找到K个最近邻： 根据计算的距离找到与给定数据点最接近的K个训练集数据点。

投票或平均： 对于分类问题，采用多数投票的方式，即将K个最近邻中出现次数最多的类别作为未知数据的预测类别。对于回归问题，采用平均值的方式，即将K个最

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KNN 算法，或者称 k最邻近算法，是有监督学习中的分类算法。它可以用于分类或回归问题，但它通常用作分类算法。
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K-近邻算法(K Nearest Neighbor)又叫KNN算法，指如果一个样本在特征空间中的k个最相似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。也就是对于新输入的实例，从数据集中找到于该实例最邻近的k个实例，那么这k个实例大多数属于某一个类，那么就把该实例放到该类中。KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性。
K近邻算法总结
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原理，特征归一化，分类示例，k值选择，距离度量方式，kd树，优缺点。
k近邻算法总结
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k近邻法（k-nearest neighbor, k-NN）是一种基本分类与回归方法。本文先从机器学习的角度探讨分类和回归问题中的 k 近邻法，然后再将其延申到图像分类的计算机视觉场景中。 文章目录k-近邻算法(KNN)k-近邻三个基本要素距离度量k值选择分类决策规则应用一：k近邻分类举例分析应用二：k近邻回归举例分析应用三：k近邻图像分类（mnist手写数字识别）mnist简介基本流程具体实现总结 k-近邻算法(KNN) 概念： k-近邻算法（K Nearest Neighbor）又叫KNN算法，
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分类，例如，根据口味和色泽划分新的葡萄酒的类别，根据内容形式划分新上映电影的类别，根据过往人脸特征进行人脸识别等。这些问题都 可以采用机器学习中非常经典的K近邻算法来解决。
K近邻算法基本原理
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该算法基于一个简单的假设：与某个样本最相似的K个样本中的多数类别，可以用来预测该样本的类别。K近邻分类算法的基本思想是：对于新的样本点，计算它与训练集中所有样本点的距离，然后选取距离最近的K个样本点，根据这K个样本点的类别进行投票，将票数最多的类别作为新样本点的预测类别。与K近邻分类算法类似，K近邻回归算法也是根据训练集中最近的K个样本点来进行预测，不同的是它是基于这K个样本点的平均值或加权平均值来进行回归预测。K：K值代表选取最近的K个样本点，是K近邻算法中的一个重要参数。三、K近邻算法代码案例。
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k近邻算法的k值选择与KD树一、k值的选择在k近邻算法中，k值的选择对模型的性能有重要影响。如果k值过小，模型可能会过于复杂，对训练数据中的噪声和异常值敏感，导致过拟合。这种情况下，模型的近似误差会减小，但估计误差会增大。相反，如果k值过大，模型可能会过于简单，忽略训练数据中的有用信息，导致欠拟合。这种情况下，模型的近似误差会增大，但估计误差会减小。在实际应用中，通常通过交叉验证来选择最佳的k值。
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