kNN算法综述

最近邻算法
最近邻算法(k-Nearest Neighbor Algorithm，KNN)是一种基于实例的学习或懒惰学习算法，它允许计算机系统“学习”在给定的训练集上的输入实例的属性与相应的类标号之间的关系，从而实现对新的数据实例进行分类。

KNN算法是一种被称作非参数学习法的监督学习方法，该方法不需要事先对数据进行定量化和标准化处理，也不涉及参数估计，大大简化了模型的构建过程。

KNN算法的基本思想十分简单：给定一个新的实例，将其与训练样本中的所有数据进行比较，然后依据一定的距离度量准则将新的实例分配给与其最为相似的那些训练样本所对应的类别。

KNN算法的实现原理很容易理解，但是在实际应用中，它却是一种高效的分类算法。

该算法能够从无序的、高维度的数据集中提取出有用的类别信息，使用者只需少量参数调节以及短暂的训练过程便可得到一个完整的建模。

KNN算法是一种基于实例的学习，主要由两步组成：第一步是计算两个实例之间的“距离”，第二步是根据距离选取“k”个最邻近的实例，并将其类标号合并以形成最终的预测类标号。

当新的数据实例到达时，KNN算法可以计算与该实例的每一个已知实例的距离，选择与该实例距离最近的K个实例来投票确定该新实例的类别标号。

KNN算法具有训练速度快、容易理解、可解释性高、支持多样性等优点，因此近年来得到了越来越多的应用。

然而，KNN算法也存在一些缺点，如计算复杂度高、空间开销不稳定以及容易受到噪声影响等。

1.简述k最近邻算法的原理、算法流程以及优缺点一、什么是K近邻算法k近邻算法又称knn算法、最近邻算法，是一种用于分类和回归的非参数统计方法。

在这两种情况下，输入包含特征空间中的k个最接近的训练样本，这个k可以由你自己进行设置。

在knn分类中，输出是一个分类族群。

一个对象的分类是由其邻居的“多数表决”确定的，k个最近邻居（k为正整数，通常较小），所谓的多数表决指的是，在k个最近邻中，取与输入的类别相同最多的类别，作为输入的输出类别。

简而言之，k近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。

knn算法还可以运用在回归预测中，这里的运用主要是指分类。

二、k近邻算法的优缺点和运用范围优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。

缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。

适用范围：数值型和标称型、如手写数字的分类等。

三、k近邻算法的工作原理假定存在一个样本数据集合，并且样本集中的数据每个都存在标签，也就是说，我们知道每一个样本数据和标签的对应关系。

输入一个需要分类的标签，判断输入的数据属于那个标签，我们提取出输入数据的特征与样本集的特征进行比较，然后通过算法计算出与输入数据最相似的k个样本，取k个样本中，出现次数最多的标签，作为输入数据的标签。

四、k近邻算法的一般流程（1）收集数据：可以使用任何方法，可以去一些数据集的网站进行下载数据。

（2）准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式（3）分析数据：可以使用任何方法（4）训练算法：此步骤不适用于k近邻算法（5）测试算法：计算错误率（6）使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结构（统一数据格式），然后运行k近邻算法判定输入数据属于哪一种类别。

五、k近邻算法的实现前言：在使用python实现k近邻算法的时候，需要使用到Numpy科学计算包。

如果想要在python中使用它，可以按照anaconda，这里包含了需要python需要经常使用到的科学计算库，如何安装。

knn原理概述KNN算法原理概述KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种常用的分类算法，它基于实例的学习方法，通过计算新样本与已知样本之间的距离，将新样本归类到最近的K个已知样本中的多数类别。

KNN算法简单直观，易于实现，被广泛应用于模式识别、数据挖掘和机器学习等领域。

KNN算法的基本思想是“近朱者赤，近墨者黑”。

具体而言，在分类阶段，对于一个未知样本，KNN算法会计算它与训练集中各个样本之间的距离，并选择离它最近的K个样本。

然后，根据这K个样本的类别进行投票，将未知样本归类为多数类别。

KNN算法中的K 值是一个重要参数，它决定了对于每个未知样本，需要考虑多少个最近邻样本的类别。

KNN算法的具体步骤如下：1. 准备数据集：收集已知样本的特征和类别信息，构建训练集。

2. 选择K值：根据具体问题的需求，选择合适的K值。

3. 计算距离：针对每个未知样本，计算它与训练集中各个样本之间的距离。

常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离等。

4. 选择最近邻：根据距离计算结果，选择离未知样本最近的K个样本。

5. 进行投票：根据K个最近邻样本的类别，进行投票，将未知样本归类为多数类别。

6. 输出结果：将所有未知样本的类别进行输出，得到最终的分类结果。

KNN算法的优点之一是简单直观，不需要事先对数据进行假设和参数估计，可以处理多分类问题。

它还具有较好的鲁棒性，在一定程度上能够克服噪声和异常值的干扰。

此外，KNN算法还可以通过调整K值来平衡模型的复杂度和准确性。

然而，KNN算法也存在一些局限性。

首先，KNN算法对于样本数量较大、特征维度较高的数据集计算复杂度较高，会消耗大量计算资源。

其次，KNN算法对于样本分布不均匀的数据集，容易受到局部样本密度的影响，造成分类错误。

此外，KNN算法对于样本特征的选择和权重的确定较为敏感，需要进行合适的特征工程和参数调优。

为了提高KNN算法的性能，可以采取以下措施。

knn算法的分类规则目录1.KNN 算法简介2.KNN 算法的分类规则3.KNN 算法的优缺点4.KNN 算法的应用实例正文1.KNN 算法简介KNN（k-Nearest Neighbors，k-近邻）算法是一种基于距离度量的分类和回归方法。

该算法的基本思想是：在一个数据集中，每个数据点根据其距离其他数据点的距离进行分类。

具体而言，KNN 算法会找到距离目标数据点最近的 k 个数据点，然后根据这些邻居的数据类别决定目标数据点的类别。

2.KNN 算法的分类规则KNN 算法的分类规则非常简单，可以概括为以下三个步骤：（1）计算数据点之间的距离：首先，需要计算数据集中每个数据点之间的距离。

通常使用欧氏距离、曼哈顿距离等度量方法。

（2）确定邻居数据点：根据距离度量，找到距离目标数据点最近的 k 个数据点。

这里 k 是一个超参数，可以根据实际问题和数据集的特点进行选择。

（3）决定目标数据点的类别：根据邻居数据点的类别，决定目标数据点的类别。

如果邻居数据点的类别多数为某一类别，则目标数据点也被划分为该类别；否则，目标数据点不被划分为任何类别。

3.KNN 算法的优缺点KNN 算法的优点包括：简单易懂、易于实现、对数据集的噪声不敏感、能够很好地处理不同密度的数据等。

然而，KNN 算法也存在一些缺点，如计算量大、需要存储所有数据点、对 k 的选择敏感等。

4.KNN 算法的应用实例KNN 算法在许多领域都有广泛的应用，例如文本分类、图像分类、生物信息学、金融风险管理等。

例如，在文本分类任务中，可以将文本表示为特征向量，然后使用 KNN 算法根据特征向量的距离对文本进行分类。

总之，KNN 算法是一种简单且易于实现的分类方法，适用于各种数据集和领域。

Ｉ　Ｔ　技　术２００９ ＮＯ．１４Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ　Ｈｅｒａｌｄ随着数据分类的研究及其应用的逐步深入，分类已成为数据挖掘一个重要的研究方向。

本文选择ＫＮＮ算法进行分析。

１　ＫＮＮ算法概述ＫＮＮ算法是一个理论上比较成熟的方法，最初由Ｃｏｖｅｒ和Ｈａｒｔ于１９６８年提出，其思路非常简单直观，易于快快速实现，以及错误低的优点。

ＫＮＮ算法的基本思想为：据距离函数计算待分类样本ｘ和每个训练样本的距离，选择与待分类样本距离最小的Ｋ个样本作为ｘ的Ｋ个最近邻，最后根据ｘ的Ｋ个最近邻判断ｘ的类别。

２　ＫＮＮ算法的缺点ＫＮＮ算法是惰性学习法，学习程序直到对给定的测试集分类前的最后一刻对构造模型。

在分类时，这种学习法的计算开销在和需要大的存储开销。

总结ＫＮＮ方法不足之处主要有下几点：①分类速度慢。

②属性等同权重影响了准确率。

③样本库容量依懒性较强。

④Ｋ值的确定。

３　改进的ＫＮＮ算法ＫＮＮ方法作为一种简单、有效、非参数的分类方法，得到了广泛的应用。

针对ＫＮＮ的不足之处，人们做了深入研究并提出许多卓有成效的改进方法，从以下几方面综述ＫＮＮ算法的研究现状。

（１）从降低计算复杂度提高算法的执行效率。

ＫＮＮ算法存储训练集的所有样本数据，这造成了极大的存储开销和计算代价。

已有很多的文献提出减少计算的算法，这些算法大致可分为两类。

第一类，减少训练集的大小。

ＫＮＮ算法存储的样本数据，这些样本数据包含了大量冗余数据，这些冗余的数据增了存储的开销和计算代价。

缩小训练样本的方法有：在原有的样本中删掉一部分与分类相关不大的样本样本，将剩下的样本作为新的训练样本；或在原来的训练样本集中选取一些代表样本作为新的训练样本；或通过聚类，将聚类所产生的中心点作为新的训练样本。

主要方法的文献［１－２］。

这些方法筛选合适的新训练样本，对于大训练样本集，这个工作量是非常巨大的。

第二类，采用快速算法，快速搜索到Ｋ个最近邻。

KNN算法总结1 KNN分类算法1.1KNN简述K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。

该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别[1]。

KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。

由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。

KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近。

1.2 KNN原理最近邻方法(k-nearest neighbor,简称kNN)是一种简洁而有效的非参数分类方法，是最简单的机器学习算法之一，该算法最初由Cover和Hart提出的，用于解决文本的分类问题。

K近邻算法是最近邻算法的一个推广。

该规则将是一个测试数据点x分类为与它最接近的K个近邻中出现最多的那个类别。

K近邻算法从测试样本点x开始生长，不断的扩大区域，直到包含进K个训练样本点为止，并且把测试样本点x 归为这最近的K个训练样本点中出现频率最大的类别。

其中测试样本与训练样本的相似度一般使用欧式距离测量。

如果K值固定，并且允许训练样本个数趋向于无穷大，那么，所有的这K个近邻都将收敛于x。

如同最近邻规则一样，K个近邻的标记都是随机变量，概率P（w i|x），i=1,2,…,K都是相互独立的。

假设P（w m|x）是较大的那个后验概率，那么根据贝叶斯分类规则，则选取类别w m。

而最近邻规则以概率P（w m|x）选取类别。

knn聚类算法原理【原创版】目录1.KNN 聚类算法的概念2.KNN 聚类算法的原理3.KNN 聚类算法的优缺点4.KNN 聚类算法的应用实例正文1.KNN 聚类算法的概念KNN 聚类算法，全称为 k-近邻聚类算法，是一种基于距离度量的聚类方法。

该算法根据数据点之间的距离来将数据点划分为不同的簇。

其中，k 表示每个数据点所邻近的其它数据点的数量。

2.KNN 聚类算法的原理KNN 聚类算法的原理是：对于每个数据点，找到其距离最近的 k 个数据点，将这 k 个数据点划分为一个簇，然后根据这 k 个数据点所在簇的类别，确定该数据点的类别。

具体步骤如下：(1) 计算数据点之间的距离：计算数据集中每个数据点与其它数据点之间的距离。

(2) 确定 k 值：根据实际问题和数据规模，选取合适的 k 值。

k 值越大，聚类结果越稳定，但计算复杂度越高；k 值越小，聚类结果越敏感，但计算复杂度降低。

(3) 初始化簇：将数据集中每个数据点与其距离最近的 k 个数据点划分为一个簇，并将这 k 个数据点所在簇的类别作为该数据点的类别。

(4) 更新簇：对于尚未划分的簇，重复步骤 (3)，直到所有数据点都被划分到簇中。

3.KNN 聚类算法的优缺点优点：(1) 简单易懂：KNN 聚类算法原理简单，容易实现。

(2) 无需事先确定簇的数目：KNN 聚类算法根据数据点之间的距离自动划分簇。

(3) 对离群点不敏感：KNN 聚类算法能够较好地处理离群点。

缺点：(1) 计算复杂度高：KNN 聚类算法需要计算数据点之间的距离，计算复杂度较高。

(2) 对 k 值的依赖性强：KNN 聚类算法的性能受 k 值的影响较大，选取合适的 k 值较为困难。

4.KNN 聚类算法的应用实例KNN 聚类算法在许多领域都有广泛应用，例如数据挖掘、模式识别、图像处理等。

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K-Nearest Neighbor 回归算法介绍
K-近邻回归算法（K-Nearest Neighbor Regression，KNN Regression）是一种基于实例的学习，或者说是局部逼近和将所有的计算推迟到分类之后的惰性学习。

它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。

当输入没有标签的新数据时，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据（最近邻）的分类标签。

通常，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k 的出处，通常k是不大于20的整数。

最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。

KNN回归算法的核心思想是：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类（多数表决规则等价于经验风险最小化），就把该输入实例分类到这个类中。

KNN回归算法的优点包括简单、易于理解和实现，无需估计参数，无需训练等。

然而，它也有一些缺点，比如当样本不平衡时（比如一个类的样本容量很大，其他类的样本容量很小），输入一个样本的时候，K个邻近值大多数都是大样本容量的那个类，这时可能会导致分类错误。

此外，K值的选择、距离度量及分类决策规则是k近邻法的三个基本要素，其中K值的选择对结果会产生显著影响。

K-近邻回归算法是一种简单而有效的分类与回归方法，特别适用于数据集较小、特征空间维度较低的情况。

KNN算法介绍与参数调优K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。

比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。

这里就运用了KNN的思想。

KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。

KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。

KNN做分类预测时，一般是选择多数表决法，即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本，预测为里面有最多类别数的类别。

而KNN 做回归时，一般是选择平均法，即最近的K个样本的样本输出的平均值作为回归预测值。

由于两者区别不大，虽然本文主要是讲解KNN的分类方法，但思想对KNN的回归方法也适用。

由于scikit-learn里只使用了蛮力实现(brute-force)，KD树实现(KDTree)和球树(BallTree)实现，本文只讨论这几种算法的实现原理。

1. KNN算法三要素KNN算法我们主要要考虑三个重要的要素，对于固定的训练集，只要这三点确定了，算法的预测方式也就决定了。

这三个最终的要素是k值的选取，距离度量的方式和分类决策规则。

对于分类决策规则，一般都是使用前面提到的多数表决法。

所以我们重点是关注与k值的选择和距离的度量方式。

对于k值的选择，没有一个固定的经验，一般根据样本的分布，选择一个较小的值，可以通过交叉验证选择一个合适的k值。

选择较小的k值，就相当于用较小的领域中的训练实例进行预测，训练误差会减小，只有与输入实例较近或相似的训练实例才会对预测结果起作用，与此同时带来的问题是泛化误差会增大，换句话说，K值的减小就意味着整体模型变得复杂，容易发生过拟合；选择较大的k值，就相当于用较大领域中的训练实例进行预测，其优点是可以减少泛化误差，但缺点是训练误差会增大。

这时候，与输入实例较远（不相似的）训练实例也会对预测器作用，使预测发生错误，且K值的增大就意味着整体的模型变得简单。

knn算法原理KNN（K近邻算法）是一种基于实例的机器学习算法，是机器学习领域中非常常见的算法。

KNN法的基本思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相近的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于该类别。

KNN法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。

KNN法的基本原理是：在给定一个未知类别的对象（样本数据）时，根据其特征属性和它最接近的K个已经知道分类的样本，对这个对象进行分类。

KNN法就是从训练集中找出这K个“邻居”，根据这K 个“邻居”的类别，来确定当前未知类别的对象的分类。

KNN法的基本流程如下：1. 从训练集中计算测试实例与每个训练集实例之间的距离；2.据距离选择K个最近邻；3.据K个邻居的类别，通过投票或者加权求和，确定测试实例的类别。

KNN法使用数据中“靠近”的训练实例来预测未知实例，因此，KNN法是一种基于实例的学习算法。

KNN法的实质是在训练集中查找与当前输入实例最在的 K 个实例，并将它们的“类标记”作为对应的输入实例的预测。

KNN法的优点是：1. KNN法的思想简单，实现容易，它不需要学习过程，也不需要假设数据的分布，只需要保存所有数据实例；2.实际数据建模时，可以有效地处理属性间关系比较复杂和数据不平衡的情况；3. KNN法可以灵活地处理不同的数据类型。

KNN法也存在一些缺点：1. KNN法需要大量的计算，当训练数据集特别大的时候，搜索K 个最近邻计算量就比较大，可能会耗费较多的时间；2. KNN法的效果依赖于k的值，但是k的值没有一个理论上的确定方法，只能选取不同的k值进行实验；3. KNN法不能很好地处理类别不平衡问题，因为它采用的算法是加权求和，类别不平衡的情况下，加权求和会倾向于那些比较多的类别；4. KNN法的思想是当前的数据点的类别取决于它的K个邻居，而这里的K个邻居都是已经被正确分类的，即每个邻居都是“正确”的，这种认为是不合理的，因为它假定K个邻居的类别都被正确分类了，而这并不一定是真的。

什么是KNN算法
KNN算法最早是用来处理统计分类问题的，但现在已经被广泛用于数
据挖掘，机器学习，信息检索等领域。

KNN算法认为在实际问题中，数据
点之间的距离应作为数据点之间的相似性的有效衡量标准。

KNN算法的想
法是，如果一个数据点的K个最邻近的邻居属于同一类，则该点属于该类。

KNN算法有三个基本步骤：计算距离，选择K个最近邻居，以及分类和回归。

计算距离：KNN算法使用距离度量来衡量两个数据之间的相似性。

KNN算法支持欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距
离和马氏距离。

选择K个最近邻居：K是用户指定的参数，它指定了在计算一些未知
样本的类别时要考虑的邻居数量。

分类和回归：KNN算法可以用来进行分类和回归。

KNN分类算法将一
个未知样本的类别决定为K个最近邻居中出现次数最多的类别，KNN回归
算法将一个未知样本的值决定为K个最近邻居的均值。

Knn算法原理以及python实现第一大题：讲述自己在完成大作业过程中遇到的困难，解决问题的思路，以及相关感想，或者对这个项目的认识，或者对Python与数据挖掘的认识等等，300-500字。

对Python与数据挖掘的认识Python是动态语言. 在创建新的变量时,不用去指定变量的类型,Python是面向对象的语言. 通过组合(类里写类)和派生(继承)来定义类，在python中,函数和类都是第一类对象。

Python将简单的事情变得容易,让程序眼可以将精力放在算法和数据结构的设计上,不用纠结底层的细节。

Python应用广泛, 比如网络应用, 数据建模,大数据应用,自动化。

Python编码快,但运行速度慢，但可以加入C语言写的扩展。

数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。

换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。

Python语言挖掘的特色诸如MATLAB和Mathematica等高级程序语言也允许用户执行矩阵操作，MATLAB甚至还有许多内嵌的特征可以轻松地构造数据挖掘应用，而且MATLAB的运算速度也很快。

Python语言与Java和C完全不同，它清晰简练，而且易于理解，即使不是编程人员也能够理解程序的含义。

Python语言是高级编程语言，可以花费更多的时间处理数据的内在含义，而无须花费太多精力解决计算机如何得到数据结果。

Python语言使得很容易表达自己的目的。

第二大题：完成下面一项大作业题目。

题目一：Knn算法原理以及python实现一、Knn算法介绍Knn是一种监督学习算法，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判(投票法)或者回归。

若K=1，新数据被简单分配给其近邻的类。

knn算法原理
K-Nearest Neighbors（KNN）算法是一种基于实例的学习算法，它最常用于分类problem。

它的原理很简单：如果一个实例的特征和另一个实例的特征很相似，那么这两个实例就大
概是同一类别的。

KNN基于这个概念，它先计算一个未知实例和训练集中所有实例的相似度，然后把K个
最相似的实例找出来，将它们的类作为未知实例的类别预测值。

计算相似度的方法有很多，比如欧几里得距离法、皮尔逊相关系数以及余弦相似度法等。

KNN算法采用欧几里得距离法：计算未知实例与每个已知实例的欧几里得距离，再把所
有的距离从小到大排序，最后按照排序顺序取K个作为未知实例的邻居。

在KNN算法中，K值的取值很重要：K值太大会使算法变得过拟合；K值太小会使算法
欠拟合，这就是经验法则最好取一个合适的K值。

KNN算法是一种基于实例的学习算法，通过找出K个最近邻居来实现分类，它非常容易
理解实现，它的大部分时间都花在计算来自数据集中每个实例的相似性上。

KNN算法的
优点是它的训练很快，因为它不需要在训练集中建立模型，但它的缺点是它对噪声（Noise）和类别不平衡（Class Imbalance）数据有根本性的影响，也就是说KNN需要一
个质量较高的训练数据集才能够产生较好的结果。

k最邻近算法k最邻近算法（K-NearestNeighbors，KNN）是一种常见的机器学习算法，它是一种监督学习算法，用于分类和回归。

KNN算法是一种基于实例的学习，它的基本思想是通过比较一个未知样本与训练集中所有样本的相似度，来确定该未知样本的类别。

本文将介绍KNN算法的基本原理、应用场景、优缺点以及改进方法等。

基本原理KNN算法的基本原理是通过计算未知样本与训练集中所有样本的距离（或相似度），然后选取k个距离最近的样本，根据这k个样本的类别来预测未知样本的类别。

KNN算法的核心思想是“近朱者赤，近墨者黑”，即认为距离较近的样本更有可能属于同一类别。

KNN算法的具体步骤如下：1. 计算未知样本与训练集中所有样本的距离（或相似度）。

2. 选取k个距离最近（或相似度最高）的样本。

3. 根据这k个样本的类别来预测未知样本的类别。

应用场景KNN算法广泛应用于分类和回归问题中。

其中，分类问题是指将未知样本分为多个类别中的一种，而回归问题是指根据已知的数据来预测未知的数值。

下面分别介绍KNN算法在分类和回归问题中的应用场景。

1. 分类问题KNN算法在分类问题中的应用非常广泛，例如：1.1 电子商务中的商品推荐系统。

根据用户的历史购买记录和浏览记录，推荐其可能感兴趣的商品。

1.2 医学诊断。

根据患者的症状和病史，预测其可能患有的疾病。

1.3 信用评估。

根据申请人的个人信息和信用记录，判断其申请贷款的可靠性。

2. 回归问题KNN算法在回归问题中的应用也比较广泛，例如：2.1 股票价格预测。

根据历史交易数据，预测某只股票未来的价格。

2.2 房价预测。

根据历史交易数据和房屋的基本信息，预测某个地区房价的趋势。

2.3 汽车油耗预测。

根据汽车的基本信息和历史油耗数据，预测某个车型的油耗。

优缺点KNN算法的优点：1. 简单易懂。

KNN算法的基本原理非常简单，易于理解和实现。

2. 适用性广。

KNN算法可以用于分类和回归问题，适用性非常广。

kNN算法：K最近邻（kNN，k-NearestNeighbor）分类算法⼀、KN N算法概述 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的⽅法之⼀。

所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以⽤它最接近的k个邻居来代表。

Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法。

KNN是⼀种分类(classification)算法，它输⼊基于实例的学习（instance-based learning），属于懒惰学习（lazy learning）即KNN没有显式的学习过程，也就是说没有训练阶段，数据集事先已有了分类和特征值，待收到新样本后直接进⾏处理。

与急切学习（eager learning）相对应。

KNN是通过测量不同特征值之间的距离进⾏分类。

思路是：如果⼀个样本在特征空间中的k个最邻近的样本中的⼤多数属于某⼀个类别，则该样本也划分为这个类别。

KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。

该⽅法在定类决策上只依据最邻近的⼀个或者⼏个样本的类别来决定待分样本所属的类别。

提到KNN，⽹上最常见的就是下⾯这个图，可以帮助⼤家理解。

我们要确定绿点属于哪个颜⾊（红⾊或者蓝⾊），要做的就是选出距离⽬标点距离最近的k个点，看这k个点的⼤多数颜⾊是什么颜⾊。

当k取3的时候，我们可以看出距离最近的三个，分别是红⾊、红⾊、蓝⾊，因此得到⽬标点为红⾊。

算法的描述： 1）计算测试数据与各个训练数据之间的距离； 2）按照距离的递增关系进⾏排序； 3）选取距离最⼩的K个点； 4）确定前K个点所在类别的出现频率； 5）返回前K个点中出现频率最⾼的类别作为测试数据的预测分类⼆、关于K的取值 K：临近数，即在预测⽬标点时取⼏个临近的点来预测。

K值得选取⾮常重要，因为： 如果当K的取值过⼩时，⼀旦有噪声得成分存在们将会对预测产⽣⽐较⼤影响，例如取K值为1时，⼀旦最近的⼀个点是噪声，那么就会出现偏差，K值的减⼩就意味着整体模型变得复杂，容易发⽣过拟合； 如果K的值取的过⼤时，就相当于⽤较⼤邻域中的训练实例进⾏预测，学习的近似误差会增⼤。

KNN算法总结范文
K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种最简单且常见的机
器学习算法之一、它是一种无参数的、非线性的分类和回归方法。

在本文中，我将对KNN算法进行总结，包括算法原理、优缺点以及应用领域。

KNN算法的优点包括简单易懂、易于实现和对异常值不敏感。

由于KNN算法没有显式的训练过程，所以它可以适用于懒惰学习（Lazy Learning）的场景。

此外，KNN算法也是一种非参数方法，它不对数据的
分布做任何假设。

这使得KNN算法在处理非线性问题时具有很大的优势。

另外，KNN算法对数据的表示形式没有要求，可以处理任何类型的数据。

然而，KNN算法也存在一些缺点。

首先，KNN算法的计算复杂度很高，特别是当数据集规模很大时。

由于KNN算法需要计算新样本与所有训练样
本的距离，所以算法的时间复杂度为O(N^2)，其中N是训练样本的数量。

此外，KNN算法对数据的缺失值敏感。

当训练集中存在缺失值时，KNN算
法可能会产生错误的预测结果。

此外，KNN算法还对特征的尺度敏感，需
要对数据进行标准化处理。

综上所述，KNN算法是一种简单且常见的机器学习算法。

它具有简单
易懂、易于实现和对异常值不敏感等优点。

然而，KNN算法的计算复杂度高、对缺失值敏感和对特征尺度敏感等缺点也需要考虑。

在实际应用中，KNN算法可以广泛应用于分类问题、回归问题、异常检测、推荐系统等领域。

kNN算法综述D第五部分介绍了kNN算法目前的主要应用领域，并着重说明了其在文本分类中的出色表现。

1kNN算法简介1.1算法引入KNN算法是机器学习里面比较简单的一个分类算法，整体思想比较简单：计算一个点A与其他所有点之间的距离，取出与该点最近的k个点，然后统计这k个点里面所属分类比例最大的，则点A属于该分类。

下面用一个例子来说明一下：简单说一下这个数据的意思：这里用打斗次数和接吻次数来界定电影类型，如上，接吻多的是Romance类型的，而打斗多的是动作电影。

还有一部名字未知（这里名字未知是为了防止能从名字中猜出电影类型），打斗次数为18次，接吻次数为90次的电影，它到底属于哪种类型的电影呢？KNN算法要做的，就是先用打斗次数和接吻次数作为电影的坐标，然后计算其他六部电影与未知电影之间的距离，取得前K个距离最近的电影，然后统计这k个距离最近的电影里，属于哪种类型的电影最多，比如Action最多，则说明未知的这部电影属于动作片类型。

在实际使用中，有几个问题是值得注意的：K值的选取，选多大合适呢？计算两者间距离，用哪种距离会更好呢？计算量太大怎么办？假设样本中，类型分布非常不均，比如Action的电影有200部，但是Romance的电影只有20部，这样计算起来，即使不是Action的电影，也会因为Action的样本太多，导致k个最近邻居里有不少Action的电影，这样该怎么办呢？没有万能的算法，只有在一定使用环境中最优的算法。

1.2算法指导思想kNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断出你的类别。

先计算待分类样本与已知类别的训练样本之间的距离，找到距离与待分类样本数据最近的k 个邻居；再根据这些邻居所属的类别来判断待分类样本数据的类别。

1.3 算法计算步骤1. 算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离；2. 找邻居：圈定距离最近的k 个训练对象，作为测试对象的近邻；3. 做分类：根据这k 个近邻归属的主要类别，来对测试对象分类。

knn回归算法原理knn（k-nearest neighbors）回归算法是一种基于实例的学习方法，它通过根据新样本的特征与已有样本的特征的相似度来预测新样本的输出值。

在knn回归算法中，输出值是连续的，而不是离散的。

knn回归算法的原理非常简单直观。

它的基本思想是：当一个新样本到来时，首先找到离它最近的k个已有样本，然后根据这k个样本的输出值进行加权平均或者简单平均，作为新样本的预测值。

knn回归算法的步骤如下：1. 计算距离：对于新样本，计算它与已有样本的距离。

常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离等。

其中，欧氏距离是最常用的距离度量方法。

2. 选择k值：确定k的取值，即选择与新样本最近的k个样本。

k 的取值直接影响预测结果，一般通过交叉验证的方法来确定最优的k值。

3. 加权平均或简单平均：对于k个最近的样本，根据它们的输出值进行加权平均或简单平均。

加权平均是根据距离的远近来给样本赋予不同的权重，距离越近的样本权重越大；简单平均是将k个样本的输出值直接求平均。

4. 预测：根据加权平均或简单平均得到的结果作为新样本的预测值。

knn回归算法的优点是简单易懂、易于实现，对于数据分布没有要求，对异常值不敏感。

但是它也有一些缺点：计算量大，对于大规模数据集不适用；需要确定k值，选择不当会影响预测结果；对于特征空间中的边界问题处理不好。

knn回归算法在实际应用中有广泛的用途。

例如，在房价预测中，可以根据已知的房屋特征（如面积、地理位置等）和相应的价格构建一个训练集，然后通过knn回归算法预测新房屋的价格；在股票预测中，可以根据过去的股票价格和相关指标构建一个训练集，然后通过knn回归算法预测未来的股票价格。

总结起来，knn回归算法是一种简单而有效的预测算法，它通过找到与新样本最相似的k个已有样本来进行预测。

虽然knn回归算法有一些局限性，但在实际应用中仍然具有广泛的应用价值。