分类算法——K近邻算法及其R实现

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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。

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使用R语言进行鸢尾花分类的k最近邻算法
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08-27 530
接下来，我们需要对特征进行归一化处理，以确保每个特征的值处于相似的范围内。这是因为kNN算法是基于距离度量的，如果某个特征的值范围远远大于其他特征，那么它可能会对距离计算产生更大的影响。在这个例子中，我们将80%的数据分配给训练集，20%的数据分配给测试集。这样，我们就完成了使用R语言进行鸢尾花分类的k最近邻算法。通过实现以上步骤，我们可以构建一个简单而有效的分类模型，并使用该模型对新的样本进行分类。训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的性能。最后，我们可以使用训练好的模型对新的样本进行分类。
R语言 k近邻法
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03-12 3840
k近邻法是机器学习方法最简单的方法之一 基本思路：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一个类别，则该样本也属于这个样本。在k近邻法算法中，所选择的邻居都是已经正确分类来决定待分样本所属的类别。 k临近算法主要依靠周围有限的邻近样本，属于样本中概率大的样本。 r语言中k近邻法算法的实现 1、class包 knn(  ) 2、kknn包中的k
使用R完成K近邻分类
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04-06 7436
使用数据集iris， 验证Petal.Length, Petal.Width两个特征的分类能力。代码如下： with(iris, plot(Petal.Length, Petal.Width, col=as.integer(Species))) text(2.2, 0.3, "setosa") text(3.0, 1.3, "versicolor") text(6.5, 1.7, "virgin
分类算法2：k近邻法及R语言实现
qq_38865429的博客
04-19 2566
kkk近邻法是一种基本的分类与回归方法，这里主要讲述在分类问题中的k近邻算法。 kkk近邻法的三个基本要素： （1）：kkk值的选择； （2）：距离的度量； （3）：分类决策的规则。 kkk近邻法的基本思想： step1：给定一个训练集； step2：输入一个新的数据，在训练集中找到与该数据最邻近的kkk个数据； step3：决策，如果这k个数据的多数属于某个类，就把输入的新数据归于这个类。 所以...
K-近邻算法（KNN）
最新发布
2401_84149564的博客
05-14 1243
KNN（K-Nearest Neighbor）算法是一种简单直观的机器学习方法，由Cover和Hart于1968年提出。其核心思想是通过计算样本在特征空间中与K个最近邻样本的距离，根据这些邻居的类别决定该样本的类别。KNN适用于分类和回归任务，分类时采用多数表决，回归时采用加权平均。文章还详细介绍了KNN在图像分类和色彩风格迁移中的应用，并通过Python代码展示了具体实现过程。尽管KNN在处理大规模数据时存在效率问题，但其简洁性使其成为机器学习入门的重要算法之一。
KNN最近邻分类的R语言实现
UESTC Like
12-20 8570
思想简介 KNN（k-Nearest Neighbor)是一种懒惰机器学习算法(lazy learning)。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。简而言之，它在拿到训练集数据时并不急着去建模，而是在拿到测试集数据后，再到训练集数据中去寻找该测试样本最近的“邻居”，即距离最近的K个训练样本，依照训练样本数据的所属类别，加权或不加权地得出测试数据的类...
数据挖掘-k近邻算法的R实现
qq_46118322的博客
06-21 1448
一、代码实现（R语言） 1.编写函数使用k近邻算法计算预测值 myknn
K近邻法算法（KNN）及其R实现
littlely_ll的博客
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1. K近邻算法输入：训练数据集 T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\} 其中，xi∈χ⊆Rnx_i \in \chi \subseteq R^n为实例的特征向量，yi∈Y={c1,c2,⋯,cK}y_i\in Y=\{c_1,c_2,\cdots,c_K\}为实例的类别，i=1,2,⋯,N;
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k近邻算法的原理、示例与分析 代码参考书籍 Python机器学习基础教程. Andreas C.muller, Sarah Guido著（张亮 译）. 北京：人民邮电出版社，2018.1(2019.6重印) 实现环境 System：Ubuntu server 20.04 (Jupyter notebook) GPU：GeForce GTX 1080Ti（2块） Driver Version: 450.36.06 CUDA Version: 11.0 Python Version: 3 .8.5 Tensor
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k近邻算法，k Nearest Neighbor(KNN)，它的工作原理如下： 存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。当输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
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ffplayer源代码， VC6开发，需要SDL库的支持
简单粗暴理解与实现机器学习之K-近邻算法（十）：交叉验证，网格搜索（模型选择与调优）API、鸢尾花案例增加K值调优
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本关任务：编写一个能对数据进行回归的程序。 from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor def regression(train_feature, train_label, test_feature): ''' 使用KNeighborsRegressor对test_feature进行分类 :param train_feature: 训练集数据 :param train_label: 训练集标签 :param test_feature: 测试集数据 :return: 测试集预测结果 ''' #********* Begin *********# #********* End *********# 请仔细阅读上面代码，根据方法内的提示，在Begin - End区域内进行代码补充，具体任务如下： 完成regression函数。函数需要完成的功能是使用KNeighborsRegressor对test_feature进行分类。其中函数的参数如下： train_feature: 训练集数据； train_label: 训练集标签； test_feature: 测试集数据。
03-15
### 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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