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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)于KNN算法概念以及原理的簡(jiǎn)單理解
對(duì)于KNN算法概念以及原理的簡(jiǎn)單理解
2020-07-09
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KNN的全稱是K-Nearest Neighbors,具體意思為K個(gè)最近的鄰居。KNN算法可以說是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中最簡(jiǎn)單、最基礎(chǔ)的算法了。既能用于分類,也能用于回歸。是通過測(cè)量不同特征值之間的距離來進(jìn)行分類。

KNN的基本思路是:如果一個(gè)樣本在特征空間中的k(K通常是不大于20的整數(shù))個(gè)最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數(shù)屬于某一個(gè)類別,則該樣本也屬于這個(gè)類別。KNN算法中,所選擇的鄰居都是已經(jīng)正確分類的對(duì)象。該方法在定類決策上只依據(jù)最鄰近的一個(gè)或者幾個(gè)樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。

根據(jù)上圖,綠色圓要被認(rèn)為是紅色三角形還是藍(lán)色四方形?如果K=3.由于紅色三角形所占比例為2/3.綠色圓就歸屬于紅色三角形,如果K=5.則藍(lán)色四方形比例為3/5.綠色圓歸屬于藍(lán)色四方形類。

一。KNN算法的核心要素:

(1)K值的選擇:K是超參(KNN算法的結(jié)果很大程度取決于K的選擇),K值過小容易導(dǎo)致過擬合(比如噪音點(diǎn)的數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)結(jié)果造成影響),K值過大(訓(xùn)練誤差增大,隨之模型變得簡(jiǎn)單)容易導(dǎo)致欠擬合。

(2)距離的度量:采用歐式距離或曼哈頓距離

(3)決策規(guī)則:在分類模型中,主要使用多數(shù)表決法或者加權(quán)多數(shù)表決法;

在回歸模型中,主要使用平均值法或者加權(quán)平均值法。(基于距離遠(yuǎn)近進(jìn)行加權(quán),,距離越近的樣本權(quán)重越大.)

二。KNN算法的優(yōu)缺點(diǎn):

KNN算法優(yōu)點(diǎn)

1.簡(jiǎn)單易用,相比起其他算法,KNN算法對(duì)于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)要求不高,算是比較簡(jiǎn)潔明了的算法。

2.KNN是一種非參的(建立的模型結(jié)構(gòu)是根據(jù)數(shù)據(jù)來決定的),惰性(沒有明確的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過程的算法模型),模型訓(xùn)練時(shí)間非???

3.預(yù)測(cè)效果好。

4.對(duì)異常值不敏感

KNN算法缺點(diǎn)

1.會(huì)存儲(chǔ)所有訓(xùn)練數(shù)據(jù),對(duì)內(nèi)存要求較高;

2.預(yù)測(cè)階段速度可能很慢

3.對(duì)不相關(guān)的功能和數(shù)據(jù)規(guī)模敏感

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