大数据与人工智能方向基础 ----- K近邻分类模型

最新推荐文章于 2022-11-20 17:53:10 发布
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文章标签： 人工智能 机器学习
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本文深入探讨了K近邻(KNN)分类算法，包括分类问题的一般描述，KNN算法的描述，KNN的三个基本要素：距离向量、超参数K值选择和决策规则，以及KNN算法的kd树实现。通过kd树的构建和搜索方法，阐述了如何高效地应用KNN进行分类。

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目录

前言

一、分类问题的一般描述

二、K近邻分类算法的描述

三、K近邻分类的三个基本要素

3.1 距离向量

        3.1.1 典型的距离向量方式

         3.1.2 用于距离向量的样本的标准化预处理

3.2 超参数K值

3.2.1 对超参数K值进行选择的意义

 3.2.2 基于m-fold cross validation的K值选择

3.3 决策规则

3.3.1  多数表决（胜者为王）

3.3.2  基于距离的加权投票

四、K近邻算法的实现 ---- kd树

4.1  kd树的构建(CreateKDTree)

4.2 kd树的搜索

前言

有很多新手刚刚接触大数据与人工智能方向学习，如果不知道怎么着手的，跟我一起慢慢进步叭~

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

关键词：分类问题的定义，KNN分类模型，距离度量，超参数，交叉验证，性能评价

一、分类问题的一般描述

基于上述样本集，设计分类模型 ---- 分类模型的监督式学习，对特征空间的任意观测x进行类别决策 ----- 模型的使用。

二、K近邻分类算法的描述

K近邻算法没有训练过程，懒惰算法。

输入：①训练样本集D，

 ②观测样本x

输出：观测样本x所属的类别y

STEP0.训练集D的输入部分预处理，并记录预处理的使用参数

STEP1.指定距离向量，并选择K值

STEP2.训练集D内找到预处理的样本x的前k个近邻，记为

             

 STEP3.结合指定的分类规则，对x的类别y进行预测：

             其中，

在给定训练集的前提下，样本是否预处理、不同距离向量方式、不同K值、不同的决策规则，均会导致不同的分类结果。

三、K近邻分类的三个基本要素

K近邻分类的三个基本要素：距离向量，超参数K值，决策规则

3.1 距离向量

        3.1.1 典型的距离向量方式

         3.1.2 用于距离向量的样本的标准化预处理

方式一：0均值、1方差的标准化预处理（推荐使用）

首先，利用训练集估计

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