k-nn
演算法是一種分類演算法。所謂
k近鄰演算法，即是
給定乙個
訓練資料集，對新的
輸入例項，在
訓練資料集中找到與
該例項最鄰近的
k個例項（也就是k個
鄰居），這k
個例項的多數屬於某個
類，就把該輸入
例項分類到
這個類中。
例如：
如果k=3，綠
色圓點的最近的3個
鄰居是2個
紅色小三角形和1個
藍色小正方形，判定綠色的
這個待分
類點屬於
紅色的三角形一類。
如果k=5，綠
色圓點的最近的5個
鄰居是2個
紅色三角形和3個
藍色的正方形，判定綠色的
這個待分
類點屬於
藍色的正方形一類。
二維距離度量一般為兩個例項間的歐式距離。
如果資料特徵中存在非數值型的特徵, 則需要採取手段將其量化為數值。
k 值的選擇會對演算法的結果產生重大影響。在實際應用中，
k 值一般選擇乙個較小的數值，通常採用交叉驗證的方法來選擇最優的k 值
。缺點：
1.當樣本不平衡時，如乙個類的樣本容量較大，乙個類的樣本容量很小時，可能導致輸入乙個新樣本時，該樣本的k個鄰居中大容量類的樣本占多數，針對這一缺點，可以採用權值的方法（和該樣本距離小的鄰居權值大）來改進。
2.該方法的另乙個不足之處是計算量較大，因為對每乙個待分類的文字都要計算它到全體已知樣本的距離，才能求得它的k個最近鄰點。目前常用的解決方法是事先對已知樣本點進行剪輯，事先去除對分類作用不大的樣本。
K 近鄰演算法 KNN
knn k nearest neighbor 假設訓練集有記錄 r1 r2,rn共n條，訓練集的特徵向量及其對應的類別都是已知的，每個記錄的特徵向量為 t1 t2,tk共k個特徵，待測試的記錄為ru 1 計算ru 的特徵向量與訓練集的每條記錄 即r1 r2,rn 的特徵向量的歐式距離，選取距離最小的...
k近鄰演算法 kNN
核心思想 前k個最相似資料中出現次數最多的類別，作為新資料的類別。核心函式 計算距離函式，投票函式 coding utf 8 import random import sys from collections import counter from operator import itemgette...
K近鄰演算法 KNN
k近鄰演算法 knn 何謂k近鄰演算法，即k nearest neighbor algorithm，簡稱knn演算法，單從名字來猜想，可以簡單粗暴的認為是 k個最近的鄰居，當k 1時，演算法便成了最近鄰演算法，即尋找最近的那個鄰居。為何要找鄰居？打個比方來說，假設你來到乙個陌生的村莊，現在你要找到與...