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K-近邻算法（KNN） ⽂本分类算法、简单的机器学习算法、基本要素、距离度量、类别判定、k取值、改进策略 kNN算法是著名的模式识别统计学⽅法，是最好的⽂本分类算法之⼀，在机器学习分类算法中占有相当⼤的地位，是最简单的机器学习算法之⼀。
外⽂名：k-Nearest Neighbor(简称kNN) 中⽂名：k最邻近分类算法 应⽤：⽂本分类、模式识别、图像及空间分类 典型：懒惰学习 训练时间开销：0 提出时间：1968年 作者：Cover和Hart提出 关键字：kNN算法、k近邻算法、机器学习、⽂本分类思想： 官⽅：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个"邻居"的信息来进⾏预测。
通俗点说：就是计算⼀个点与样本空间所有点之间的距离，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（“回归”⾥⾯使⽤平均法），则点A属于该分类。
k邻近法实际上利⽤训练数据集对特征向量空间进⾏划分，并作为其分类的“模型”。
三个基本要素：k值的选择、距离度量、分类决策规则图例说明：上图中，绿⾊圆要被决定赋予哪个类，是红⾊三⾓形还是蓝⾊四⽅形？如果K=3，由于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，如果K=5，由于蓝⾊四⽅形⽐例为3/5，因此绿⾊圆被赋予蓝⾊四⽅形类。
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；距离的计算⽅式（相似性度量）： 欧式距离： 曼哈顿距离：类别的判定： 投票法：少数服从多数，近邻中哪个类别的点最多就分为该类。
加权投票法：根据距离的远近，对邻近的投票进⾏加权，距离越近则权重越⼤（权重为距离平⽅的倒数）。
优点： 1、简单，易于理解，易于实现，⽆需估计参数，⽆需训练； 2、适合对稀有事件进⾏分类； 3、特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签)， kNN⽐SVM的表现要好。
K最近邻算法（K-Nearest Neighbors）1. 概念定义K最近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种基本的监督学习算法，用于分类和回归问题。
它的基本思想是通过找到与待分类样本最相似的K个训练样本，利用这些样本的标签进行预测。
KNN算法没有显式的训练过程，而是在预测时直接利用训练数据。
在KNN中，每个样本由一个特征向量表示，特征向量中的每个维度代表一个特征。
通过计算不同样本之间的距离来衡量它们之间的相似性。
常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离等。
2. 算法步骤KNN算法的步骤如下：1.计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离；2.根据距离找出与待分类样本最相似的K个训练样本；3.统计这K个训练样本中各类别出现的次数；4.将待分类样本归为出现次数最多的类别。
3. 关键概念3.1 K值选择KNN算法中的K值是一个重要的参数，它决定了用于预测的邻居样本数量。
K值的选择会对算法的性能产生影响。
较小的K值可能会导致模型过拟合，而较大的K值可能会导致模型欠拟合。
通常，K值需要通过交叉验证等方法进行选择。
3.2 距离度量在KNN算法中，距离度量是衡量样本之间相似性的重要指标。
常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离等。
不同的距离度量方法适用于不同类型的数据。
3.3 分类决策规则分类决策规则决定了如何根据邻居样本的标签进行分类预测。
常见的分类决策规则有多数表决法和加权多数表决法。
多数表决法将待分类样本归为出现次数最多的类别，而加权多数表决法考虑了邻居样本与待分类样本之间的距离，在投票过程中给距离较近的样本更大的权重。
4. 重要性和应用4.1 重要性•简单有效：KNN算法简单易懂，没有复杂的训练过程，适用于小规模数据集；•非参数化学习：KNN是一种非参数化学习算法，不需要对数据的分布做出任何假设，具有较强的灵活性；•可解释性强：KNN算法对于分类决策过程具有较强的可解释性，可以通过查看邻居样本的标签来理解预测结果；•泛化能力强：KNN算法在处理多类别、非线性问题时表现良好。
KNN（K-Nearest Neighbors）算法的置信度通常取决于选择的K值和距离度量方式。
KNN算法是一种基于实例的学习，或称懒惰学习算法，因为它没有真正的训练阶段，只是简单地存储训练数据，等到收到测试样本后再进行处理。
其核心思想是对于一个新样本，找出在训练集中与其最邻近的K个样本，然后根据这K 个近邻的信息来预测新样本的类别。
以下是关于KNN算法的一些关键点：
1. K的选择：K值的选择对KNN算法的结果有很大影响。
通常情况下，如果K值较小，模型具有较强的鲁棒性；如果K值较大，则模型具有较强的稳健性，但容易受到噪声的影响。
一个合适的K值可以通过交叉验证等启发式技术来获取。
2. 距离度量：常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
选择合适的距离度量方式对于提高分类准确性至关重要。
3. 分类决策：在分类问题中，通常采用多数投票的方式来确定新样本的类别。
4. 回归问题：对于回归问题，则是通过计算K个近邻的平均或加权平均来预测连续值输出。
5. 性能考虑：由于KNN需要计算待分类样本与所有训练样本之间的距离，因此内存开销较大，尤其是在训练样本数量庞大时更为明显。
6. 优点和局限性：KNN算法的优点在于简单易懂，适用于多分类问题，对异常值不敏感。
但它的主要局限性在于计算量大，可解释性不强，且当样本不平衡时表现可能较差。
综上所述，KNN算法的置信度与所选K值大小、距离度量方式以及分类决策规则紧密相关。
在实际应用中，为了得到较高的分类准确度和置信度，通常需要对这些参数进行仔细的调整和优化。
knn算法的分类规则【原创实用版】目录1.KNN 算法的基本原理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 算法的基本原理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。
它的基本原理是：在一个数据集中，距离目标点最近的 k 个邻居点的分类结果决定了目标点的分类结果。
2.KNN 算法的分类规则KNN 算法的分类规则可以分为以下几个步骤：（1）计算数据集中所有点之间的距离。
（2）对每个目标点，找到距离最近的 k 个邻居点。
（3）根据这 k 个邻居点的分类结果，计算目标点的分类结果。
通常采用多数投票法，即目标点的分类结果为这 k 个邻居点中出现次数最多的分类。
3.KNN 算法的优缺点优点：（1）KNN 算法简单易懂，易于实现。
（2）KNN 算法对数据集中的噪声不敏感，具有一定的鲁棒性。
（3）KNN 算法可以应用于各种类型的数据，包括数值型和类别型数据。
缺点：（1）KNN 算法的计算复杂度较高，尤其是当数据量较大时。
（2）KNN 算法对于离群点和边界数据较为敏感，容易受到这些数据的影响。
4.KNN 算法的应用实例KNN 算法在实际应用中具有广泛的应用，例如：（1）文本分类：将一篇文章根据其关键词和主题与其他文章进行分类。
（2）图像分类：根据图片的像素颜色和布局，将图片分类到不同的类别中。
（3）手写数字识别：根据手写数字的笔画和形状特征，将其识别为数字。
总之，KNN 算法是一种简单有效的分类方法，适用于各种类型的数据。
KNN（k近邻）机器学习算法详解KNN算法详解一、算法概述1、kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。
最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器，记住所有的训练数据，对于新的数据则直接和训练数据匹配，如果存在相同属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。
这种方式有一个明显的缺点，那就是很可能无法找到完全匹配的训练记录。
kNN算法则是从训练集中找到和新数据最接近的k条记录，然后根据他们的主要分类来决定新数据的类别。
该算法涉及3个主要因素：训练集、距离或相似的衡量、k的大小。
2、代表论文Discriminant Adaptive Nearest Neighbor ClassificationTrevor Hastie and Rolbert Tibshirani3、行业应用客户流失预测、欺诈侦测等（更适合于稀有事件的分类问题）二、算法要点1、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。
计算步骤如下：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2、距离或相似度的衡量什么是合适的距离衡量？距离越近应该意味着这两个点属于一个分类的可能性越大。
觉的距离衡量包括欧式距离、夹角余弦等。
对于文本分类来说，使用余弦(cosine)来计算相似度就比欧式(Euclidean)距离更合适。
3、类别的判定投票决定：少数服从多数，近邻中哪个类别的点最多就分为该类。
加权投票法：根据距离的远近，对近邻的投票进行加权，距离越近则权重越大（权重为距离平方的倒数）三、优缺点简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练适合对稀有事件进行分类（例如当流失率很低时，比如低于0.5%，构造流失预测模型）特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签)，例如根据基因特征来判断其功能分类，kNN比SVM的表现要好懒惰算法，对测试样本分类时的计算量大，内存开销大，评分慢可解释性较差，无法给出决策树那样的规则。
机器学习--K近邻（KNN）算法的原理及优缺点⼀、KNN算法原理 K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是⼀种很基本的机器学习⽅法。
它的基本思想是：在训练集中数据和标签已知的情况下，输⼊测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进⾏相互⽐较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类。
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算法不仅可以⽤于分类，还可以⽤于回归。
通过找出⼀个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性。
更有⽤的⽅法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。
KNN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。
算法流程： （1）准备数据，对数据进⾏预处理。
（2）选⽤合适的数据结构存储训练数据和测试元组。
（3）设定参数，如k。
（4）维护⼀个⼤⼩为k的的按距离由⼤到⼩的优先级队列，⽤于存储最近邻训练元组。
随机从训练元组中选取k个元组作为初始的最近邻元组，分别计算测试元组到这k个元组的距离，将训练元组标号和距离存⼊优先级队列。
（5）遍历训练元组集，计算当前训练元组与测试。
元组的距离，将所得距离L 与优先级队列中的最⼤距离Lmax。
（6）进⾏⽐较。
若L>=Lmax，则舍弃该元组，遍历下⼀个元组。
若L < Lmax，删除优先级队列中最⼤距离的元组，将当前训练元组存⼊优先级队列。
（7）遍历完毕，计算优先级队列中k 个元组的多数类，并将其作为测试元组的类别。
knn最近邻均值法定义
KNN最近邻均值法是一种基于样本相似度的分类算法，它的核心思想是将未知样本与已知样本进行比较，找到最相似的K个已知样本，并根据这K个样本的类别进行投票，将未知样本归为得票最多的类别。
具体而言，KNN算法包括以下几步：
1. 计算距离：首先需要计算未知样本与每个已知样本之间的距离。
常用的距离计算方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。
2. 选择K值：选择一个正整数K，表示在所有与未知样本距离最近的K个已知样本中进行投票。
3. 投票决策：将与未知样本距离最近的K个已知样本中出现次数最多的类别作为未知样本所属类别。
4. 输出结果：将未知样本归为得票最多的类别。
需要注意的是，在实际应用中，我们通常会对数据进行标准化处理，以避免某些特征对结果产生过大或过小的影响。
此外，在选择K值时也需要注意过拟合和欠拟合问题，通常会通过交叉验证等方法来确定
最优K值。
总之，KNN最近邻均值法是一种简单而有效的分类算法，它不需要事先对数据进行训练，具有较强的鲁棒性和可解释性，适用于处理小规模数据集和非线性分类问题。
但是，KNN算法的时间复杂度较高，在处理大规模数据集时可能会面临计算资源不足的问题。
