k-近邻算法

最新推荐文章于 2024-08-11 22:50:26 发布

原创

最新推荐文章于 2024-08-11 22:50:26 发布 · 832 阅读

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本文详细介绍了K-最近邻(KNN)分类算法的基本概念，通过实例展示了算法的运用，包括约会案例分析，强调了数据归一化的重要性，并提供了算法测试及完整的分类器构建过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、基本概念

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较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。
在这里插入图片描述
上图中，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，在实线内，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，在虚线内，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。

二、一个简单的例子

import numpy as np
import operator

def creatDataSet():
    group=np.array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
    labels=['A','A','B','B']
    return group,labels

group,labels=creatDataSet()

在这里插入图片描述

def classify1(inX,dataSet,labels,k):
    dataSetSize=dataSet.shape[0]
    diffMat=np.tile(inX,(dataSetSize,1))-dataSet
    sqDiffMat=diffMat**2
    sqDistances=sqDiffMat.sum(axis=1)
    distances=sqDistances**0.5
    sortedDistances=distances.argsort()
    classCount={
   
   }
    for i in range(k):
        voteIlabel=labels[sortedDistances[i]]
        classCount[voteIlabel]=classCount.get(voteIlabel,0)+1
    sortedClassCount=sorted(classCount.items(),key=o