k-最近邻分类算法基础

最新推荐文章于 2024-07-04 00:21:59 发布

原创

最新推荐文章于 2024-07-04 00:21:59 发布 · 978 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#数据挖掘 #算法

本文介绍了k-最近邻(k-NN)分类算法的基础知识，包括算法的简介，详细阐述了算法的工作原理及优缺点，是数据挖掘领域常用的一种简单而有效的监督学习方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.算法简介

K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。从算法的名字中就可以看出，所谓的k最近邻就只指k个最近的邻居，每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。

如上图所示，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，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，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。

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

陈xuyuan

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

【人工智能-初级】第3章 k-最近邻算法（KNN）：分类和Python实现

若北辰

10-17

1362

K-最近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种简单而有效的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。在分类问题中，KNN算法通过计算测试样本与训练样本之间的距离，找到距离测试样本最近的k个训练样本，然后通过这k个样本的类别进行投票决定测试样本的类别。在回归问题中，KNN则是通过这些最近邻的平均值来预测输出。KNN是一种基于实例的学习算法，它没有显式的模型训练过程，而是直接利用所有训练数据进行预测。

算法——K-最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）

weixin_43156294的博客

05-02

1896

KNN算法是一种非参数、基于距离的分类方法，无需构建显式模型，而是直接依赖于训练数据进行预测。确定K值：K是一个预先设定的正整数，表示在训练集中选取与待分类点最近的邻居数量。K值的选择对最终预测结果有显著影响，需根据具体问题和数据特性进行合理选择。距离计算：计算待分类点与训练集中每一个点之间的距离。常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、马氏距离等。这些距离函数旨在量化不同维度特征间差异的程度。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

k近邻分类算法

05-28

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。

在Ignite中使用k-最近邻(k-NN)分类算法

weixin_33998125的博客

11-28

179

为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...

K近邻分类算法

简单随风的博客

09-19

4118

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。下面以比较著名的鸾尾花（Iris）数据集举例，讲解K近邻算法首先我们先导入数据 from sklearn.datasets import lo...

K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法

GhostLWB的博客

10-22

1216

概述 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。它没有训练的过程，它的学习阶段仅仅是把样本保存起来，等收到测试集之后再进行处理，属于“懒惰学习”。反之，在训练阶段就对样本进行学习的算法属于“急切学习”。它本质上是衡量样本之间的相似度。口头描述给定测试集里某个点，基于某种距离度量计算它与训练集中每个点的距离，按照距离递增依次排序，选取与当前点距离...

KNN-K最近邻（k-NearestNeighbor）分类算法

cranberrycookie的博客

06-13

714

K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法，见名思意：找到最近的k个邻居（样本），在前k个样本中选择频率最高的类别作为预测类别。解释： 1）算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离 2）找邻居：圈定距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻 3）做分类：根据这k个近邻归属的主要类别，来对测试对象分类可借鉴的优点： 1）由于KNN方法主要靠周围有限...

KNearestNeighbor:k-最近邻分类器

07-02

k-最近邻算法，简称KNN，是一种简单且直观的监督学习方法，广泛应用于分类问题。该算法基于实例学习，即一个样本的类别由其最近的k个邻居的类别决定，其中k是一个预先设定的整数。KNN算法的核心思想是“物以类聚”，...

机器学习原理之 -- 最近邻算法分类：由来及原理详解

最新发布

wodertianna的博客

07-04

863

最近邻算法作为一种基于实例的学习方法，通过距离度量寻找与待分类样本最近的k个训练样本，并根据这些最近邻样本的类别进行分类。最近邻算法（k-Nearest Neighbors，k-NN）是一种简单且直观的分类算法，广泛应用于分类和回归问题。本文将详细介绍最近邻算法的由来、基本原理、构建过程及其优缺点。最近邻算法是一种基于实例的学习方法，其基本思想是根据距离度量寻找与待分类样本最近的k个训练样本，然后通过这些最近邻样本的类别来决定待分类样本的类别。k值是最近邻算法中的一个重要参数，代表选择的最近邻样本的数量。

K-近邻算法（分类算法）

weixin_42067873的博客

11-23

5461

一、算法概述来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法。注：K-近邻算法：需要做标准化处理。 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：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面

K最近邻分类算法最简单的分类算法

06-09

分类器中最基本的算法，最近邻分类器，每一个样本和自己距离最近的样本比较，属于最近距离样本所属的类别。简单但是要比较所有所以有些慢

机器学习实战-52: K最近邻分类算法(k-Nearest Neighbor-KNN)

智能多媒体

10-02

1280

K最近邻(k-Nearest Neighbor-KNN)分类算法属于监督学习算法。1968年，Cover 和 Hart 提出 K最近邻(k-Nearest Neighbor-KNN)分类算法。其核心想法非常简单明了，确定一个临近度的度量, 相似性越高，相异性越低的数据样本，可以认为是同一个数据类别。

K最邻近分类算法--KNN(K-nearest neighbor)

u013195114的博客

04-27

977

核心思想 K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法的核心思想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。即在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型该算法涉及3个主要因素：训练集、距离与相似的衡量、k的大小；主要考虑因素：距离与相似度；用途可被用...

Task7_KNN（K最近邻分类）算法

weixin_43604754的博客

01-20

566

KNN（K最近邻分类）算法如果有一个数据集中，有N类数据。输入没有标分类的数据集后，我们可以将预测集中的数据，和训练集的数据相比较，提取和预测数据最相似（距离最近）的K个数据，选择这K个数据中出现次数最多的标签，作为新数据的分类。 KNN算法的思想非常简洁直观： 1、计算测试数据与各个训练数据之间的距离； 2、按照距离的递增关系进行排序； 3、选取距离最小的K个点； 4、确定前K个点所...

KNN（K最近邻）分类算法_糖潮丽子的博客

qq_39783601的博客

04-22

1884

本次课讲述KNN算法的原理，超参数调整，以及KNN算法应用。 kNN算法：K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法。算法概述邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。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。KNN是一种分类(classificatio...

第九章 KNN（K最近邻分类算法）

moving

09-24

8032

1、惰性学习法说到惰性学习法，就要提到急切学习法。急切学习法：给定训练集, 在接收待分类的新元祖（如检验元组）之前，就构造泛化（即分类）模型。如：决策树归纳、贝叶斯分类、基于规则的分类、后向传播分类、支持向量机和基于关联规则挖掘的分类等。惰性学习法（也称为基于实例的学习法）：给定一个训练元组，简单地存储它 (或只是稍加处理) ，一直等到给定一个检验元组。仅当看到检验元组

机器学习——KNN算法(K最近邻分类算法)(2020最新版)

沉浮于世的博客

08-10

1415

KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢，接下来我们就来介绍介绍吧。

【Scikit-Learn】k-近邻算法分类

造出高达般的人工智能机器人

08-31

510

%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs # 生成数据 centers = [[-2, 2], [2, 2], [0, 4]] # 生成以centers为中心，以标准差cluster_...

K-近邻算法