knn算法原理

最近邻点法最近邻点法（KNN）是一种基于数据距离度量的机器学习算法。

它是监督学习算法中最简单和最常用的算法之一。

其基本思想是通过测量不同特征之间的距离，将一个未知样本标记为与距离最近的已知样本相同的类别。

KNN算法可以用来分类或回归，常用于分类问题。

KNN分类器的工作原理如下：给定一组已分类的样本数据，将一个新的样本与已有样本数据进行比较，找到与新样本最接近的K个样本（K是一个既定的数目），并将新样本分配给这K个样本中最普遍的类别。

KNN算法的核心是进行距离度量。

KNN算法中距离度量方法的种类很多，例如欧氏距离、曼哈顿距离、马氏距离等。

其中欧氏距离最为常用。

KNN算法的距离度量可以通过计算每个特征的差异来实现，也可以使用其他方法进行度量。

距离度量完成后，KNN算法开始确定K值。

通常情况下，较小的K值能够产生较小的误差，而较大的K值则能更好地抵御噪声。

但是，较大的K值会使算法更加耗时，并且可能使一些例子中的极端离群值对算法产生负面影响。

KNN算法是一种简单而有效的算法，但需要注意以下几点：1.选择合适的K值：过大或过小的K值都可能导致算法的失效。

2.特征归一化：由于不同特征的度量单位和尺度不同，在距离度量时可能会对结果造成很大的影响。

为了使算法更加准确，应该对所有特征进行归一化处理。

3.算法的分类速度比较慢：当样本数据量很大时，KNN算法的计算量会非常庞大。

因此，在处理大量数据时，KNN算法可能会变得非常缓慢。

总的来说，KNN算法在数据量不大、特征数量较少的情况下，非常适合进行分类问题的处理，并且对于数据本身的特征分布不作限定，因此具有比较好的适应性。

但是，由于距离度量方法和K值的选择等问题，需要谨慎使用。

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。

k近邻算法原理
K近邻算法（K Nearest Neighbors, 简称KNN），是一种监督学习算法，其中，监督
学习意味着学习过程必须包含由特征（feature）对应的正确答案（label）。

KNN算法通
过对未标记的样本空间进行半有监督学习，识别出具有特定结构的分类边界，从而实现预
测分类。

KNN算法假设点之间的距离可以衡量样本之间的相似度，并将未知的目标实例与已知
的训练样本进行比较，而实际上，KNN算法会寻找与当前对象最为相近的K训练样本，通
过对K个最邻近样本进行投票（一般采用多数表决原则），来确定当前对象的类别。

KNN算法的基本思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数
属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

KNN算法的决策基于函数：
设有一个样本集合S={x1,x2,…,xi,…xn}, y为对应的未知类别，现设定一个实例P，计算 dij的距离[d(x i,P)], i=1,…,n。

将距离从小到大排序,按以下公式计算P的类别：
y = (1/K) {∑[ K(d (xi ,P))]}, i=1,…,K
其中 K(d (x,P))返回类别，可以采用众数法或者加权统计法。

KNN算法执行预测分类，它只会找到最近邻居，而不会对其他输入作出假设，这也就
是KNN算法的“惰性（lazy）”性质的来源。

KNN算法的优点在于具有较高的精度，而缺
点在于计算量较大，时间消耗较多，特征空间也需要较大。

knn缺失值填补原理KNN算法是一种基于最邻近的分类算法，在分类问题中得到了广泛应用。

但是，在实际运用场景中，经常会出现数据集中缺失数据的情况，这就需要对KNN算法进行缺失值填补。

本文将从KNN算法和缺失值的定义入手，详细介绍KNN缺失值填补的原理和方法。

一、KNN算法与缺失值KNN算法（K-Nearest Neighbor Algorithm）是一种监督学习算法，其基本思想是找到与未知数据样本最相似的K个数据样本，然后利用这些数据样本的类别进行决策。

KNN算法的主要优点在于它的简单性和易于实现性。

而缺失值是数据处理中常见的问题，是指数据集中的某些属性或值缺失的情况。

对于这些缺失数据的处理方法主要包括删除、插值和模型预测等方法。

其中，KNN缺失值填补就是一种插值方法。

二、KNN缺失值填补原理KNN算法模型基于与数据样本最相似的K个数据样本进行决策，而这个相似性是通过计算两个数据样本之间的距离（或相似度）来评估的。

因此，KNN缺失值填补的原理就是：用数据集中K个与当前缺失值最相似的数据样本来进行插值，计算这些数据样本在当前属性上的平均值或加权平均值来填补缺失值。

下面分步骤进行具体介绍：步骤一：计算距离首先，对于数据集中的每个数据样本，都需要计算其与当前缺失值之间的距离。

这个距离可以通过欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等多种距离测度方式进行计算，选择距离最短的K个数据样本。

步骤二：选择邻居在计算出K个最近的邻居后，将它们的当前属性值取平均值或加权平均值，作为缺失值的填补值。

加权平均值的权重可以按照距离的远近进行分配，即距离缺失值近的邻居权重更大，距离缺失值远的邻居权重更小。

步骤三：重复填补过程对于数据集中的每个缺失值，都需要重复上述过程进行填补，直到所有的缺失值都被填补完毕。

三、总结KNN算法作为一种重要的分类算法，在数据处理过程中经常遇到缺失值的问题。

KNN缺失值填补就是一种有效的插值方法，其原理是通过计算最近的邻居来确定缺失值的填补值，可以充分利用数据集中的有用信息来提高填补值的准确性。

knn分类器的原理
KNN（K-Nearest Neighbor）分类器是一种基于实例的学习算法，它将新的样本数据与已知分类的数据进行比较，通过计算距离来确定新样本所属的分类。

KNN分类器的原理可以分为以下几个步骤：
1. 收集数据
首先需要收集一组已知分类的数据集，包括特征和标签。

特征是描述数据的属性，标签是每个数据所属的类别。

2. 计算距离
对于新样本，需要计算它与已知数据集中每个样本之间的距离。

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。

3. 确定K值
K值是指在计算距离时选择最近邻居数量。

通常情况下，K值越小则模型越复杂、容易过拟合；K值越大则模型越简单、容易欠拟合。

一般通过交叉验证来确定最优的K值。

4. 找到K个最近邻居
根据计算出来的距离，找到与新样本最接近（即距离最短）的K个邻居。

5. 统计邻居类别出现频率
对于这K个邻居，统计它们所属的类别出现的频率。

通常采用投票法，即将K个邻居中出现次数最多的类别作为新样本的预测类别。

6. 对新样本进行分类
根据统计结果，将新样本归入出现频率最高的类别中。

KNN分类器的优点是简单易用、适用于多分类问题、对异常值不敏感等。

缺点是需要大量存储训练数据、计算复杂度高、对样本分布不均
匀敏感等。

因此，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的算法。

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。

kneighborsclassifier模型的核心原理和数学公式KNeighborsClassifier模型，也称为KNN模型，是一种基于实例的学习，或者说是非泛化学习的模型。

它的核心原理是“近朱者赤，近墨者黑”，即如果一个样本的k个最近邻居中大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

在数学公式上，假设我们有一个数据集D，其中每个样本x都关联一个类别y。

对于一个新的样本x_new，我们可以计算它与D中每个样本的距离d(x_new, x_i)，然后找出距离最近的k个点。

这k个点中的大多数属于的类别y_i即为x_new 的预测类别。

具体的计算步骤如下：
1. 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；
2. 按距离递增排序；
3. 选取与当前点距离最小的k个点；
4. 统计前k个点所在的类别出现的频率；
5. 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。

值得注意的是，在KNN算法中，所有的样本点都扮演着训练数据的角色，这使得KNN算法具有很强的可解释性，因为模型的输出直接依赖于输入数据的特定值。

此外，由于KNN算法只存储了训练数据本身，不需要进行参数估计或概率密度估计，因此其计算复杂性相对较低。

以上信息仅供参考，如需获取更多详细信息，建议咨询机器学习领域的专业人士或查阅相关书籍文献。