【机器学习】通俗的k-近邻算法算法解析和应用

最新推荐文章于 2025-04-09 21:59:46 发布

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分类专栏：机器学习入门到精通系列讲解

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本文介绍了k-近邻(kNN)算法的基本概念、应用场景、工作原理，通过电影分类和约会网站配对效果的实例解释算法的运作方式。kNN算法依赖于k值的选择、距离度量和分类决策规则，其特点是无需显式学习过程，适用于连续和名义值数据。算法优点在于准确性高、对数据无假设，但存在时间和空间复杂度高的问题。适用范围包括图像分类等任务。文章还讨论了k值选择、距离度量方法、分类决策规则以及算法的优缺点，指出可通过调整k值和选择合适的距离度量来优化算法性能。

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【机器学习】通俗的k-近邻算法算法解析和应用

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文章目录
1 概述
2 KNN 场景
3 KNN 原理
4 实例：改进约会网站的配对效果
5 算法总结
6 KNN算法的优缺点
7 图像分类应用

1 概述

k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。

一句话总结: 近朱者赤近墨者黑！

k 近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k 近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其 k 个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。因此，k近邻算法不具有显式的学习过程。

k 近邻算法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型”。 k值的选择、距离度量以及分类决策规则是k近邻算法的三个基本要素。

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