如何計算測試樣本與y已分類樣本之間的距離
如何選擇k值
k值過大或過小的影響
k值過小:例如k=1,**結果對近鄰的例項點非常敏感,容易受到雜訊影響,發生過擬合
k值過大:可以一定程度上避免上述情況,但是現有訓練集的訓練誤差會增大,輸入不相似的訓練例項會導致**錯誤
適合分類問題,有較高的精確度,對異常值不敏感
1.計算未分類點與所有已分類的點距離,在進行排序,導致計算量大,不適合資料量很大的資料集
改進:使用k-d樹資料結構,優化搜尋操作,減少計算量
2.樣本不平衡問題會影響分類結果
改進:採用權值的方法(距離的倒數)
機器學習 k 近鄰 kNN 演算法
一 基本原理 存在乙個樣本資料集合 也稱訓練樣本集 並且樣本集中每個資料都存在標籤。輸入沒有標籤的新資料後,將新資料的每個特徵與樣本集中資料對應的特徵進行比較,然後演算法提取樣本集中特徵最相似資料 最近鄰 的分類標籤。我們一般只選擇樣本集中前k k通常是不大於20的整數 個最相似的資料,最後選擇k個...
機器學習 k近鄰演算法 kNN
knn演算法通過計算當前測試樣本與離它最近的k個點的距離,進行投票,得到它最有可能的分類結果。首先來看看機器學習演算法的基本流程 由此可見knn演算法的特點 1.k近鄰演算法是非常特殊的,可以認為是沒有模型的演算法。2.為了和其他演算法統一,可以認為訓練資料集就是模型本身。這也是scikit lea...
機器學習 k 近鄰演算法(KNN)
簡單地說,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。適用範圍 數值型和標稱型。對於該演算法更通俗的說法,拿到乙個資料a,計算其與資料集c中的資料的距離,通過使用特徵值進行求歐式距離。然後排序取出其前k相鄰的...