机器学习knn

K近邻算法

K近邻算法 是一种简略而强壮的机器学习算法，用于分类和回归问题。它依据这样一个假定：一个样本的类别由其最近的街坊决议。

KNN 作业原理

1. 间隔核算: 关于一个新的样本，核算其与练习会集一切样本的间隔。2. 挑选街坊: 从练习会集挑选与该样本间隔最近的 K 个样本作为街坊。3. 投票/均匀: 依据街坊的类别进行投票，挑选得票最多的类别作为新样本的类别（分类问题）。关于回归问题，则核算街坊的输出值的均匀值作为新样本的猜测值。

KNN 优缺陷

长处:

简略易完成 无需进行参数调整 对异常值鲁棒

缺陷:

核算量大，尤其是 K 值较大时 需求挑选适宜的 K 值 对噪声灵敏

KNN 运用

KNN 算法广泛运用于各种范畴，例如：

图像辨认 文本分类 医疗确诊 引荐体系

KNN 完成示例

以下是一个运用 Python 完成的 KNN 算法示例：

```pythonfrom collections import Counterimport numpy as np

def knn: KNN 算法完成 核算间隔 distances = np.sqrt2, axis=1qwe2qwe2 挑选最近的 K 个街坊 neighbors = np.argsort 获取街坊的类别 neighbor_labels = y_train 投票 label_counts = Counter 回来得票最多的类别 return label_counts.most_common```

KNN 算法是一种简略而强壮的机器学习算法，适用于各种分类和回归问题。尽管它存在一些缺陷，但在许多情况下仍然是一个十分有用的挑选。

深化解析K近邻算法（KNN）在机器学习中的运用

一、K近邻算法简介

K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种依据实例的监督学习算法。它经过比较待分类数据点与练习会集一切数据点的间隔，依据间隔最近的K个数据点的类别来猜测待分类数据点的类别。

二、K近邻算法的作业原理

1. 核算间隔：首要，咱们需求核算待分类数据点与练习会集一切数据点之间的间隔。常用的间隔衡量办法有欧氏间隔、曼哈顿间隔、切比雪夫间隔等。

2. 排序：将核算出的间隔依照从小到大的次序进行排序。

3. 挑选K个最近邻：从排序后的间隔中选取间隔最近的K个数据点。

4. 分类决议计划：核算这K个最近邻数据点的类别，并挑选呈现频率最高的类别作为待分类数据点的猜测类别。

三、K近邻算法的间隔衡量

1. 欧氏间隔：欧氏间隔是空间中两点之间的直线间隔，适用于多维空间。其核算公式为：d(x, y) = √(Σ(xi - yi)^2)，其间xi和yi别离表明两个数据点在第i维上的值。

2. 曼哈顿间隔：曼哈顿间隔是空间中两点之间的直线间隔，适用于一维空间。其核算公式为：d(x, y) = Σ|xi - yi|，其间xi和yi别离表明两个数据点在第i维上的值。

3. 切比雪夫间隔：切比雪夫间隔是空间中两点之间的最大间隔，适用于多维空间。其核算公式为：d(x, y) = max(|xi - yi|)，其间xi和yi别离表明两个数据点在第i维上的值。

四、K近邻算法的K值挑选

1. 经历挑选法：依据经历挑选一个适宜的K值，如K=3、5、7等。

2. 肘部法：经过制作K值与模型准确率之间的联系图，找到准确率产生明显改变的点，该点邻近的K值能够作为参阅。

3. 穿插验证：运用穿插验证办法，经过调整K值，找到最优的K值。

五、K近邻算法的优缺陷

1. 长处：

（1）简略易懂，易于完成。

（2）适用于各种类型的数据，包含数值型和类别型数据。

（3）不需求杂乱的模型练习进程。

2. 缺陷：

（1）核算量大，尤其是当数据集较大时。

（2）对噪声数据灵敏，简略遭到异常值的影响。

（3）K值的挑选对分类成果有较大影响。

六、K近邻算法的运用场景

1. 图像辨认：K近邻算法能够用于图像辨认使命，如人脸辨认、物体辨认等。

2. 引荐体系：K近邻算法能够用于引荐体系，如电影引荐、产品引荐等。

3. 医疗确诊：K近邻算法能够用于医疗确诊，如疾病猜测、药物引荐等。

K近邻算法是一种简略易懂、易于完成的机器学习算法。它在各种运用场景中都有广泛的运用。K近邻算法也存在一些缺陷，如核算量大、对噪声数据灵敏等。在实践运用中，咱们需求依据具体问题挑选适宜的间隔衡量办法、K值挑选办法，并留意处理噪声数据。