14、深入探索KNN算法的深度版本

深入探索KNN算法的深度版本

KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种基础且有效的机器学习算法，在分类和回归任务中有着广泛的应用。随着深度学习的发展，KNN算法也衍生出了多种深度版本，下面我们将详细介绍这些深度版本的KNN算法。

1. 基于核函数的KNN算法

在这个版本中，引入了核函数作为新手输入向量与训练示例之间的相似度度量。核函数是向量在另一个空间中映射向量的内积，用于计算新手输入与训练示例之间的相似度。在分类新手项目的过程中，根据核函数从训练示例中选择最近邻。由于输入向量被隐式映射到另一个空间中的隐藏向量，因此这个版本的KNN算法被视为深度学习算法。

分类过程与初始版本的KNN算法基本相同，只是在计算新手向量与训练示例的相似度时使用了核函数。

2. 输出解码的KNN算法

这个版本通过附加输出解码将KNN算法修改为深度版本，可看作是从隐藏向量计算输出向量的过程。它主要有以下三种应用场景：
- 类别细化 ：一般有两个类别（类别1和类别2），每个抽象类别又分配了两个具体类别。首先，输入向量被分类为类别1或类别2，然后被进一步分类为具体的子类别（如类别1 - 1或类别1 - 2）。这种类型的深度学习被视为使用KNN算法实现层次分类。
- 类别抽象 ：假设四个具体类别的每个类别的值作为类别得分是连续的。估计具体类别的类别得分的过程被视为从输入向量计算四维隐藏向量的过程，然后这个四维隐藏向量被分类为两个一般类别之一。类别抽象被视为从高维隐藏向量计算低维输出向量的过程。
- 异常值检测