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機(jī)器學(xué)習(xí)中算法的優(yōu)缺點(diǎn)之最近鄰算法
2019-04-03
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機(jī)器學(xué)習(xí)中有個(gè)算法是十分重要的，那就是最近鄰算法，這種算法被大家稱(chēng)為KNN。我們?cè)趯W(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)的時(shí)候一定要學(xué)習(xí)這種算法，其實(shí)不管是什么算法都是有自己的優(yōu)缺點(diǎn)的，KNN算法也不例外，在這篇文章中我們就詳細(xì)的給大家介紹一下KNN算法的優(yōu)缺點(diǎn)，大家一定要好好學(xué)起來(lái)喲。


說(shuō)到KNN算法我們有必要說(shuō)一下KNN算法的主要過(guò)程，KNN算法的主要過(guò)程有四種，第一就是計(jì)算訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本中每個(gè)樣本點(diǎn)的距離，第二個(gè)步驟就是對(duì)上面所有的距離值進(jìn)行排序(升序)。第三個(gè)步驟就是選前k個(gè)最小距離的樣本。第四個(gè)步驟就是根據(jù)這k個(gè)樣本的標(biāo)簽進(jìn)行投票，得到最后的分類(lèi)類(lèi)別。


那么大家是否知道如何選擇一個(gè)最佳的K值，這取決于數(shù)據(jù)。一般情況下，在分類(lèi)時(shí)較大的K值能夠減小噪聲的影響，但會(huì)使類(lèi)別之間的界限變得模糊。一般來(lái)說(shuō)，一個(gè)較好的K值可通過(guò)各種啟發(fā)式技術(shù)來(lái)獲取，比如說(shuō)交叉驗(yàn)證。另外噪聲和非相關(guān)性特征向量的存在會(huì)使K近鄰算法的準(zhǔn)確性減小。近鄰算法具有較強(qiáng)的一致性結(jié)果，隨著數(shù)據(jù)趨于無(wú)限，算法保證錯(cuò)誤率不會(huì)超過(guò)貝葉斯算法錯(cuò)誤率的兩倍。對(duì)于一些好的K值，K近鄰保證錯(cuò)誤率不會(huì)超過(guò)貝葉斯理論誤差率。


那么KNN算法的優(yōu)點(diǎn)是什么呢？KNN算法的優(yōu)點(diǎn)具體體現(xiàn)在六點(diǎn)，第一就是對(duì)數(shù)據(jù)沒(méi)有假設(shè)，準(zhǔn)確度高，對(duì)outlier不敏感。第二就是KNN是一種在線(xiàn)技術(shù)，新數(shù)據(jù)可以直接加入數(shù)據(jù)集而不必進(jìn)行重新訓(xùn)練。第三就是KNN理論簡(jiǎn)單，容易實(shí)現(xiàn)。第四就是理論成熟，思想簡(jiǎn)單，既可以用來(lái)做分類(lèi)也可以用來(lái)做回歸。第五就是可用于非線(xiàn)性分類(lèi)。第六就是訓(xùn)練時(shí)間復(fù)雜度為O(n)。由此可見(jiàn)，KNN算法的優(yōu)點(diǎn)是有很多的。


那么KNN算法的缺點(diǎn)是什么呢？這種算法的缺點(diǎn)具體體現(xiàn)在六點(diǎn)，第一就是樣本不平衡時(shí)，預(yù)測(cè)偏差比較大。第二就是KNN每一次分類(lèi)都會(huì)重新進(jìn)行一次全局運(yùn)算。第三就是k值大小的選擇沒(méi)有理論選擇最優(yōu)，往往是結(jié)合K-折交叉驗(yàn)證得到最優(yōu)k值選擇。第四就是樣本不平衡問(wèn)題（即有些類(lèi)別的樣本數(shù)量很多，而其它樣本的數(shù)量很少）效果差。第五就是需要大量?jī)?nèi)存。第六就是對(duì)于樣本容量大的數(shù)據(jù)集計(jì)算量比較大。


正是由于這些優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，KNN算法應(yīng)用領(lǐng)域比較廣泛，在文本分類(lèi)、模式識(shí)別、聚類(lèi)分析，多分類(lèi)領(lǐng)域中處處有KNN算法的身影。


在這篇文章中我們給大家介紹了很多關(guān)于KNN算法的相關(guān)知識(shí)，通過(guò)對(duì)這些知識(shí)的理解相信大家已經(jīng)知道該算法的特點(diǎn)了吧，希望這篇文章能夠幫助大家更好的理解KNN算法。

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