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首頁大數(shù)據(jù)時代對于KNN算法概念以及原理的簡單理解
對于KNN算法概念以及原理的簡單理解
2020-07-09
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KNN的全稱是K-Nearest Neighbors，具體意思為K個最近的鄰居。KNN算法可以說是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中最簡單、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：如果一個樣本在特征空間中的k(K通常是不大于20的整數(shù))個最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數(shù)屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別。KNN算法中，所選擇的鄰居都是已經(jīng)正確分類的對象。該方法在定類決策上只依據(jù)最鄰近的一個或者幾個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(比如噪音點的數(shù)據(jù)會對結(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：

KNN算法優(yōu)點

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

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)練時間非常快.

3.預(yù)測效果好。

4.對異常值不敏感

KNN算法缺點

1.會存儲所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對內(nèi)存要求較高;

2.預(yù)測階段速度可能很慢

3.對不相關(guān)的功能和數(shù)據(jù)規(guī)模敏感

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