k近鄰演算法
1.1、什麼是k近鄰演算法
何謂k近鄰演算法，即k-nearest neighbor algorithm，簡稱knn演算法，單從名字來猜想，可以簡單粗暴的認為是：k個最近的鄰居，當k=1時，演算法便成了最近鄰演算法，即尋找最近的那個鄰居。為何要找鄰居？打個比方來說，假設你來到乙個陌生的村莊，現在你要找到與你有著相似特徵的人群融入他們，所謂入夥。
用官方的話來說，所謂k近鄰演算法，即是給定乙個訓練資料集，對新的輸入例項，在訓練資料集中找到與該例項最鄰近的k個例項（也就是上面所說的k個鄰居），這k個例項的多數屬於某個類，就把該輸入例項分類到這個類中。根據這個說法，咱們來看下引自維基百科上的一幅圖：
如上圖所示，有兩類不同的樣本資料，分別用藍色的小正方形和紅色的小三角形表示，而圖正中間的那個綠色的圓所標示的資料則是待分類的資料。也就是說，現在，我們不知道中間那個綠色的資料是從屬於哪一類（藍色小正方形or紅色小三角形），下面，我們就要解決這個問題：給這個綠色的圓分類。
我們常說，物以類聚，人以群分，判別乙個人是乙個什麼樣品質特徵的人，常常可以從他/她身邊的朋友入手，所謂觀其友，而識其人。我們不是要判別上圖中那個綠色的圓是屬於哪一類資料麼，好說，從它的鄰居下手。但一次性看多少個鄰居呢？從上圖中，你還能看到：
如果k=3，綠色圓點的最近的3個鄰居是2個紅色小三角形和1個藍色小正方形，少數從屬於多數，基於統計的方法，判定綠色的這個待分類點屬於紅色的三角形一類。 如果k=5，綠色圓點的最近的5個鄰居是2個紅色三角形和3個藍色的正方形，還是少數從屬於多數，基於統計的方法，判定綠色的這個待分類點屬於藍色的正方形一類。
於此我們看到，當無法判定當前待分類點是從屬於已知分類中的哪一類時，我們可以依據統計學的理論看它所處的位置特徵，衡量它周圍鄰居的權重，而把它歸為(或分配)到權重更大的那一類。這就是k近鄰演算法的核心思想。
後續更新近鄰的距離度量表示法
k 近鄰演算法
此文章參考機器學習實戰一書，具體的理論知識可以參考該書。本文的初衷只是為了做乙個複習，將學過的知識加以整理，其中不免有一定的錯誤。2.k 近鄰演算法的原理介紹 k 近鄰演算法通過測量不同的特徵值之間的距離進行分類。它的工作原理如下 存在乙個樣本的資料集合，也成為訓練樣本集合。並且樣本集中的每個資料都...
K 近鄰演算法
k 近鄰演算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。優點 精度高 對異常值不敏感 無資料輸入假定 缺點 計算複雜度高 空間複雜度高 適用資料範圍 數值型和標稱型 工作原理 存在乙個樣本資料集合，也稱作訓練樣本集，並且樣本集中每個資料都存在標籤，即我們知道樣本集中每一資料與所屬分類的對應關係。輸入...
K 近鄰演算法
首先，我們將 k 近鄰演算法的基本理論 其次我們將使用python從文字檔案中匯入並解析資料 再次，討論當存在許多資料 的時，如何避免計算距離時可能碰到的一些常見錯誤 最後，利用實際的例子講解如何使用k 近鄰演算法改進約會 1.1 knn演算法 工作原理 存在乙個樣本資料集合，也稱作訓練樣本集，並且...