k近鄰分析（knn）
一、概述
knn演算法是一種有監督學習的分類演算法。所謂有監督學習，就是在應用演算法之前我們必須準備一組訓練集，訓練集中的每個例項都是由一些特徵和乙個分類標籤組成；通常還會存在乙個測試集，用來測試訓練出來的分類模型的準確性。其實knn演算法並沒有體現出有監督學習的所有特點，沒有模型，只有演算法。甚至可以說這就是一種暴力掃瞄法，執行效率上比較低效。
knn的具體演算法為：
二、knn的實現：
注：最後的多數表決相當於0-1最小風險。
三、knn的引數選擇：
（1）
距離的選擇：lp範數
（2）
k的選擇：k值的選擇會對k近鄰法的結果產生重大影響。如果k較小，相當於用較小的鄰域中的訓練例項進行**，「學習」的近似誤差會減小，只有與輸入例項較近的訓練例項才會對**產生作用，但是「學習」的估計誤差會增大，**的結果會對近鄰的例項點非常敏感，如果近鄰的例項點恰好是雜訊，**就會出錯，換而言之，k的值偏小，意味著模型變複雜，冗餘發生過擬合；如果選擇較大的k值，就相當於在較大的鄰域中的訓練例項進行**，其優點是可以減少學習的估計誤差，缺點是學習的近似誤差會增大，這是與輸入例項較遠的訓練例項也會對**起作用，使**發生錯誤。在應用中，k一般取乙個比較小的數值，通常採用交叉驗證法來取選擇最優的k值。
四、knn的實現-kd樹
實現k近鄰法時，主要考慮的問題是：如何對訓練資料進行快速k近鄰搜尋。最簡單的實現方法是線性掃瞄，這種方法比較耗時，為了提高k近鄰搜尋的效率，可以考慮特殊結構儲存資料，以減少計算距離的次數，具體方法有很多，kd樹（kd tree）就是其中的一種。
KNN k近鄰演算法
現在假如我們已經擁有了一些資料 稱為訓練資料集 ts，並且擁有所有資料的類別名 即每條資料應該歸於哪個類別。當我們要判斷一條不知類別的資料時，首先讓這條資料m和已經擁有的所有的資料ts中的每一條資料進行比較，然後根據比較結果選擇出和m最相似 一般是基於距離 的k條資料 k是個整數，並且通常是小於20...
kNN k近鄰演算法
一 knn演算法的思想 knn演算法作為機器學習演算法中非常有效比較容易掌握的演算法，其基本思想是採用測量不同特徵值之間的距離的方法進行分類。knn屬於監督學習演算法，它的工作原理是 存在乙個樣本資料集，訓練樣本集，並且樣本集中的每個資料都存在標籤，即我們知道樣本集中每乙個資料與所屬分類的對應關係。...
KNN k 近鄰演算法
usr bin env python coding utf 8 author jia shilin knn k nearest neighbor 演算法 思想 利用已知標籤的樣本集,來分類未知標籤的新資料,將新資料的 每個特徵和樣本進行比較,提取出樣本集中特徵最相似的資料分類標籤 knn演算法的流程...