K 近鄰演算法

k 近鄰演算法是一種分類演算法

對於未知類別的點：

1.計算已知類別的點到當前點中的距離（計算距離）

2.按照距離以此排序（排序）

3.選取與當前點距離最近的k個點（選k個點）

4.確定前k個點的類別（確定類別）

5.選取出現類別次數最多的點的類別，作為未知點的類別。

k 近鄰演算法的三個要素： k值的選取，距離度量，分類決策規則

k 近鄰中如果出現樣本不平衡。 解決方式：不同的樣本賦予不同的權重。

1.預處理你的資料：對你資料中的特徵進行歸一化（normalize）,讓其具有0均值和單位方差。

2.輸入資料是高維資料，考慮採用降維方法比如pca

3.將資料分為訓練集和驗證集，按照一般規律，70%-90%資料作為訓練集

4.在驗證集上調優，嘗試足夠多的k值，嘗試l1和l2兩種範數的計算方式

k 近鄰演算法

此文章參考機器學習實戰一書，具體的理論知識可以參考該書。本文的初衷只是為了做乙個複習，將學過的知識加以整理，其中不免有一定的錯誤。2.k 近鄰演算法的原理介紹 k 近鄰演算法通過測量不同的特徵值之間的距離進行分類。它的工作原理如下 存在乙個樣本的資料集合，也成為訓練樣本集合。並且樣本集中的每個資料都...

K 近鄰演算法

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 適用資料範圍 數值型和標稱型 工作原理 存在乙個樣本資料集合，也稱作訓練樣本集，並且樣本集中每個資料都存在標籤，即我們知道樣本集中每一資料與所屬分類的對應關係。輸入...

K 近鄰演算法

首先，我們將 k 近鄰演算法的基本理論 其次我們將使用python從文字檔案中匯入並解析資料 再次，討論當存在許多資料 的時，如何避免計算距離時可能碰到的一些常見錯誤 最後，利用實際的例子講解如何使用k 近鄰演算法改進約會 1.1 knn演算法 工作原理 存在乙個樣本資料集合，也稱作訓練樣本集，並且...