机器学习02-KNN算法（python）

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分类专栏： 机器学习 文章标签： 算法
于 2024-09-05 10:39:49 首次发布
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Knn: k-近领算法：K 是个数，由算法工程师设计，NN 是邻居， 近邻就是距离的意思，而平面的两点距离就是欧式距离。


比如说，你最近的3个邻居的距离。那么k 就是3，NN就是这最近3个邻居。距离算的是欧式距离

k: 是算法工程师设计的，所以叫做超参数，调参，就是调的超参数。

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机器学习--KNN算法
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11-06 1685
KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，是最简单的机器学习算法之一，属于有监督学习中的分类算法。算法思路简单直观：分类问题：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。即对于一个需要预测的输入向量x，我们只需要在训练数据集中寻找k个与向量x最近的向量的集合，然后把x的类别预测为这k个样本中类别数最多的那一类。k值较小，预测的标签比较容易受到样本的影响。
Python机器学习--分类算法--KNN算法
寒江之雪，披蓑独钓的博客
08-22 722
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m0_60916732的博客
09-30 1910
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【机器学习实战】KNN算法 python代码实现
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由于找到的结果中大多数是猫，则把这个新动物划分为猫类。如果k值太大，学习的近似误差会增大，导致分类模糊，即欠拟合。对图5.2中的动物进行分类，当k=3时，分类结果为“猫：狗=2：1”，所以属于猫；当k=5时，表决结果为“猫：狗：熊猫=2：3：1”，所以判断目标动物为狗。KNN分类算法的核心思想：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。分类结果的确定往往采用多数表决原则，即由输入实例的k个最邻近的训练实例中的多数类决定输入实例的类别。
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pljnb的博客
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头歌机器学习 --- kNN算法
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### 关于头歌平台中KNN算法的机器学习教程与实例 #### 头歌平台概述 头歌（Tougo）是一个专注于计算机科学教育的学习平台，提供丰富的在线课程资源和实践环境。对于机器学习领域的内容，尤其是像KNN这样经典的算法，通常会通过理论讲解、代码实现以及实际应用案例相结合的方式进行教学。 #### KNN算法简介 KNN（K-Nearest Neighbors）是一种基于实例的学习方法，既可用于分类也可用于回归分析。其核心思想是：给定一个测试样本，在训练集中找到与其最近的K个邻居，并依据这K个邻居的信息来进行决策[^2]。 #### KNN算法的主要步骤 1. 数据预处理阶段，包括标准化或归一化操作以消除不同特征间量纲差异的影响。 2. 计算待测样本到所有已知样本的距离，常用欧氏距离或其他形式的距离度量方式。 3. 找出距离最小的前K个样本作为近邻点集合。 4. 对于分类任务采用投票机制决定最终类别；而对于回归任务则取平均值或者加权平均值得出结果。 #### 距离计算公式示例 以下是两种常见距离公式的Python实现： ```python import numpy as np def euclidean_distance(x, y): """欧几里得距离""" return np.sqrt(np.sum((np.array(x) - np.array(y)) ** 2)) def manhattan_distance(x, y): """曼哈顿距离""" return np.sum(abs(np.array(x) - np.array(y))) ``` 上述函数分别实现了欧氏距离和曼哈顿距离的计算过程。 #### 实际应用场景举例 假设我们有一个简单的电影分类场景，其中每部影片由两个属性描述：“拥抱次数”和“打斗次数”。利用已有标注的数据集可以构建模型并预测未知标签的新样例所属类型[^4]。 #### 可能存在的挑战及优化方向 尽管KNN易于理解和实现，但在大规模数据集上的性能可能较差，因为每次都需要遍历整个数据库寻找最接近的邻居。因此可以通过KD树索引结构加速查询效率，或是引入降维技术减少维度灾难带来的影响[^3]。
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