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KNN

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个最相邻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,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。kNN方法在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,kNN方法较其他方法更为适合。

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    之前一段时间我们了解到的算法中,可以说是一个比一个复杂,本文呢,我们不再增加难度,来说一个最基础、最简单的监督学习算法KNN。01KNN原理 我们给定一个数据集,对于一个新来的样本,我们在数据集中找到距离该样本最近的K个样本,在这K个样本中,某一类出现的次数最多我们就把这个样本分到这个类别中。举一个例子:?也就是这样K值的选取蓝色方块个数红色三角个数绿色圆分类K=3■▲▲▲K=5■■■▲▲■根据这个例子我们就能总结出KNN算法的基本步骤:(1)计算数据集中每个点到测试数据的距离d(i);(2)将算得的距离02KNN距离的度量在我们数学的学习中关于度量的方式有很多种,我们在了解KNN所需要的距离度量方式的同时,也来了解一下其它的距离度量方式。闵可夫斯基距离 闵可夫斯基距离是衡量数值点之间距离的一种非常常见的方法,假设数值点P和Q坐标如下:image.png03K值的选择KNN中如何进行K值的选择是一个让人头大的问题,选的大了小了都会出现一定的问题
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  • --中心化 缩放 KNN(一)

    这次主要讨论分类任务重最简单的算法,KNN。KNN 是概念和计算都很简单的分类方法,我们计算这些没有标记的数据行,在 n 维空间中,最近的 K 个已经标记过的邻居。image.png Scikit Learn KNN我们接下来看一下 KNN 的例子。事实上,在 scikit learn 中 KNN 和逻辑回归默认评分方法就是精度。那么,什么是精度呢?现在我们就可以分析红酒质量数据了:image.png现在我构建 KNN 模型,对测试集进行预测,为了评估模型,我们需要对比预测值和真实值:image.png在 scikit learn 中精度是 KNN
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  • 【干货】KNN简明教程

    【导读】本文是Devin Soni撰写的博文,主要介绍k-近邻算法(KNN)的工作原理和常见应用。KNN可以说是机器学习算法中最普遍、最简单的分类方法了,其拥有思想简单、易于实现等优点,但是也存在若干缺点,如需要计算量大、耗费计算资源等。因此KNN适用于小样本分类任务。本文简明扼要地介绍了KNN的原理和若干要点,相信对于机器学习初学者能有帮助。 ?在完成上述所有步骤并确定度量之后,kNN算法的结果是将R ^ N划分为多个部分的决策边界。每个部分(在下面明显着色)表示分类问题中的一个类。此外,kNN方法也被用于回归任务,虽然不太常见,它的操作方式与分类器非常相似。
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    什么是KNN1.1 KNN的通俗解释1.2 近邻的距离度量1.3 K值选择1.4 KNN最近邻分类算法的过程2.关于KNN的一些问题4. 参考文献5. 手写数字识别案例1.什么是KNN1.1 KNN的通俗解释何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法也就是说,现在,我们不知道中间那个绿色的数据是从属于哪一类(蓝色小正方形or红色小三角形),KNN就是解决这个问题的。1.4 KNN最近邻分类算法的过程计算测试样本和训练样本中每个样本点的距离(常见的距离度量有欧式距离,马氏距离等);对上面所有的距离值进行排序;选前 k 个最小距离的样本;根据这 k 个样本的标签进行投票
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    1、KNN分类算法KNN分类算法(K-Nearest-Neighbors Classification),又叫K近邻算法,是一个概念极其简单,而分类效果又很优秀的分类算法。KNN算法简单有效,但没有优化的暴力法效率容易达到瓶颈。如样本个数为N,特征维度为D的时候,该算法时间复杂度呈O(DN)增长。人们经过长期的实践发现KNN算法虽然简单,但能处理大规模的数据分类,尤其适用于样本分类边界不规则的情况。最重要的是该算法是很多高级机器学习算法的基础。当然,KNN算法也存在一切问题。KNN分类器在众多分类算法中属于最简单的之一,需要注意的地方不多。而KNN算法处理此类边界问题具有天生的优势。我们在后续的系列中会看到,这个数据集达到准确率=0.94算是很优秀的结果了。
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    什么是KNN?K近邻算法又称KNN,全称是K-Nearest Neighbors算法,它是数据挖掘和机器学习中常用的学习算法,也是机器学习中最简单的分类算法之一。KNN的使用范围很广泛,在样本量足够大的前提条件之下它的准确度非常高。KNN是一种非参数的懒惰学习算法。其目的是使用一个数据库,其中数据点被分成几个类来预测新样本点的分类。这类似于KNN的工作方式所谓K近邻,就是K个最近的邻居的意思。KNN算法既可以做分类,也可以做回归。K是什么?K是用于识别新数据点的类似邻居的数字。参考我们在新社区中的朋友圈的例子。KNN算法原理我们可以使用K折叠交叉验证来评估KNN分类器的准确性。 KNN如何运作?我们在组织中拥有年龄和经验以及薪水。我们想要预测年龄和经验可用的新候选人的工资。步骤1:为K选择一个值。闵可夫斯基距离KNN的优点和缺点是什么?
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