分类算法——K近邻算法及其R实现

本文详细介绍了K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)分类算法的原理,包括距离计算方法,并以鸢尾花数据集为例,展示了如何在R语言中实现KNN算法,包括数据预处理、距离计算和分类。通过调整k值,讨论了k值选择对分类准确性的影响,并介绍了R语言kknn包的应用。" 17193853,117732,Hadoop全分布模式集群搭建指南,"['Hadoop', '分布式系统', '大数据开发']

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原理:已知样本集中每一个数据与所属分类的对应关系,输入没有标签的新数据后,将新数据与训练集的数据对应特征进行比较,找出“距离”最近的k(通常k<20)数据,选择这k个数据中出现最多的分类作为新数据的分类。

算法描述:(1)计算已知类别数据及中的点与当前点的距离;

(2)按距离递增次序排序

(3)选取与当前点距离最小的k个点

(4)确定前K个点所在类别出现的频率

(5)返回频率最高的类别作为当前类别的预测

距离计算方法有"euclidean”(欧氏距离), “wski”(明科夫斯基距离),"maximum"(切比雪夫距离), "manhattan"(绝对值距离),"canberra"(兰式距离), "minkowski"(马氏距离)等。

最常见以欧氏距离作为衡量标准,下文例子也以欧式距离为标准。

R实现:

以鸢尾花数据集为例来说明K-近邻算法:

鸢尾花数据集包含150个数据,测量变量为花瓣的长度与宽度,花萼的长度与宽度,以及种类分类为setosa, versicolor, 和 virginica。

分类算法——K近邻算法及其R实现

(1)为了了解数据,应先通过作图分析,相关分析来看看数据分类指标的合理性,这一点十分重要,有助于减少分类指标中的噪声。

### 使用 KNeighborsRegressor 完成回归预测 以下是通过 `KNeighborsRegressor` 实现回归任务的完整代码示例,涵盖了数据预处理、模型训练以及测试集上的预测部分。 #### 数据准备与分割 为了演示方便,这里采用 scikit-learn 自带的数据集——波士顿房价数据集作为例子。首先加载并划分数据集: ```python from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载波士顿房价数据集 boston = load_boston() X, y = boston.data, boston.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` #### 特征标准化 由于 K近邻算法对特征尺度敏感,在应用之前通常需要对数据进行标准化处理。这一步骤可以通过 `StandardScaler` 来完成[^1]。 ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 初始化标准缩放器 scaler = StandardScaler() # 对训练集和测试集分别进行标准化 X_train_std = scaler.fit_transform(X_train) X_test_std = scaler.transform(X_test) ``` #### 构建与训练模型 创建一个 `KNeighborsRegressor` 的实例,并使用经过标准化后的训练数据对其进行拟合。 ```python from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor # 创建 KNeighborsRegressor 模型,默认参数即可用于初步实验 knn_regressor = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5) # 训练模型 knn_regressor.fit(X_train_std, y_train) ``` #### 测试集预测 利用已经训练好的模型对测试集进行预测操作。 ```python # 预测测试集的结果 y_pred = knn_regressor.predict(X_test_std) ``` #### 结果评估 最后可通过计算均方误差(MSE)、R²分数等方式衡量模型性能。 ```python from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # 计算 MSE 和 R² 得分 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) r2 = r2_score(y_test, y_pred) print(f"Mean Squared Error: {mse:.2f}") print(f"R² Score: {r2:.2f}") ``` 以上即为完整的流程说明及其实现方式[^4]。 ---
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