K-最近邻算法(KNN)是什么算法?

发布时间:2024年01月05日

K-最近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN)是一种经典的有监督学习方法,也可以被归为懒惰学习(Lazy Learning)方法。它基于“物以类聚”的原理,假设样本之间的类别距离越近则它们越有可能是同一类别。
KNN算法的工作原理简单且直观,当需要将一个测试样本分类时,它首先会计算测试样本与所有训练样本之间的距离,然后根据距离的递增关系进行排序。接着,它会选择距离最小的前K个样本,并统计这K个最近邻样本中每个样本出现的次数。最后,它会选择出现频率最高的类标号作为未知样本的类标号。
在KNN算法中,K值的选择是关键。如果K值较小,只有当需要进行预测的样本和训练的样本较接近时,才能有较好的效果。如果K值较大,则算法分类的近似误差增大,与输入样本距离较远的样本也会对结果产生作用。

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KNN算法的工作过程如下:
1.计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离,常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
2.选择K个距离最近的样本,即K个最近邻。
3.对于分类问题,统计K个最近邻中不同类别的样本数量,并将待分类样本归为数量最多的那个类别。
4.对于回归问题,计算K个最近邻的平均值或加权平均值,并将其作为待分类样本的预测值。
KNN算法的优点是简单易理解、实现容易,并且对于非线性问题具有较好的表现。此外,KNN算法可以适应新的训练数据,不需要重新训练模型。KNN算法既能够用来解决分类问题,也能够用来解决回归问题。在处理分类问题时,KNN通过扫描训练样本集找到与测试样本最相似的训练样本,并依据该样本的类别进行投票确定测试样本的类别。在处理回归问题时,KNN则通过计算训练样本与测试样本的相似程度进行加权投票。
然而,KNN算法的缺点包括计算复杂度高,需要存储全部训练样本,对于大规模数据集会消耗较多的内存和时间。此外,KNN算法对于样本分布不平衡的情况可能产生偏见,并且对于高维数据和噪声数据的处理能力相对较弱。
需要注意的是,由于KNN算法需要计算所有训练样本与测试样本之间的距离,因此当训练样本集较大时,其计算成本会较高。为了解决这个问题,可以考虑使用一些优化的距离计算方法,如树结构算法等。同时,KNN算法的方差(Variance)往往较高,容易受到训练集大小和噪声的影响,因此在使用时需要注意过拟合和欠拟合的问题。
在应用方面,KNN算法常用于推荐系统、图像识别、医学诊断等领域。
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文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_47763079/article/details/135402164
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