如何計算測試樣本與y已分類樣本之間的距離
如何選擇k值
k值過大或過小的影響
k值過小：例如k=1，**結果對近鄰的例項點非常敏感，容易受到雜訊影響，發生過擬合
k值過大：可以一定程度上避免上述情況，但是現有訓練集的訓練誤差會增大，輸入不相似的訓練例項會導致**錯誤
適合分類問題，有較高的精確度，對異常值不敏感
1.計算未分類點與所有已分類的點距離，在進行排序，導致計算量大，不適合資料量很大的資料集
改進：使用k-d樹資料結構，優化搜尋操作，減少計算量
2.樣本不平衡問題會影響分類結果
改進：採用權值的方法（距離的倒數）
機器學習 k 近鄰 kNN 演算法
一 基本原理 存在乙個樣本資料集合 也稱訓練樣本集 並且樣本集中每個資料都存在標籤。輸入沒有標籤的新資料後，將新資料的每個特徵與樣本集中資料對應的特徵進行比較，然後演算法提取樣本集中特徵最相似資料 最近鄰 的分類標籤。我們一般只選擇樣本集中前k k通常是不大於20的整數 個最相似的資料，最後選擇k個...
機器學習 k近鄰演算法 kNN
knn演算法通過計算當前測試樣本與離它最近的k個點的距離，進行投票，得到它最有可能的分類結果。首先來看看機器學習演算法的基本流程 由此可見knn演算法的特點 1.k近鄰演算法是非常特殊的，可以認為是沒有模型的演算法。2.為了和其他演算法統一，可以認為訓練資料集就是模型本身。這也是scikit lea...
機器學習 k 近鄰演算法（KNN）
簡單地說，k 近鄰演算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。優點 精度高 對異常值不敏感 無資料輸入假定。缺點 計算複雜度高 空間複雜度高。適用範圍 數值型和標稱型。對於該演算法更通俗的說法，拿到乙個資料a,計算其與資料集c中的資料的距離，通過使用特徵值進行求歐式距離。然後排序取出其前k相鄰的...