机器学习:kNN近邻算法

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2)按照距离的递增关系进行排序;

1)计算测试数据与各个训练数据之间的距离;

4)选着 前K个点所在类别的再次出现频率;

接下来对KNN算法的思想总结一下:本来在训练集中数据和标签已知的情况报告下,输入测试数据,将测试数据的型态与训练集中对应的型态进行相互比较,找到训练集中与之最为之类的前K个数据,则该测试数据对应的类别本来K个数据中再次出现次数最多的那个分类,其算法的描述为:

KNN算法不仅里能 用于分类,还里能 用于回归。通过找出有一个 多多样本的k个最近邻居,将哪些邻居的属性的平均值赋给该样本,就里能 得到该样本的属性。更有用的妙招是将不同距离的邻居对该样本产生的影响给予不同的权值(weight),如权值与距离成反比。

3)选着 距离最小的K个点;

在KNN中,通过计算对象间距离来作为各个对象之间的非之类性指标,处理了对象之间的匹配难题,在这里距离一般使用欧氏距离或曼哈顿距离:

5)返回前K个点中再次出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。

一块儿,KNN通过妙招k个对象中占优的类别进行决策,而全是单一的对象类别决策。这两点本来KNN算法的优势。

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是有一个 多多理论上比较心智心智心智心智心智心智成熟是什么是什么是什么是什么的妙招,也是最简单的机器学习算法之一。该妙招的思路是:将会有一个 多多样本在型态空间中的k个最之类(即型态空间中最邻近)的样本中的大多数属于某有一个 多多类别,则该样本也属于這個 类别。KNN算法中,所选着 的邻居全是将会正确分类的对象。该妙招在定类决策上只妙招最邻近的有一个 多多将会好多个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN妙招其实从原理上也依赖于极限定理,但在类别决策时,只与极血块的相邻样本有关。将会KNN妙招主要靠符近有限的邻近的样本,而全是靠判别类域的妙招来选着 所属类别的,但是 对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN妙招较這個 妙招更为适合。

上图中,绿色圆要被决定赋予哪个类,是红色三角形还是深蓝色四方形?将会K=3,将会红色三角形所占比例为2/3,绿色圆将被赋予红色三角形那个类,将会K=5,将会深蓝色四方形比例为3/5,但是 绿色圆被赋予深蓝色四方形类。

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