演算法實現
演算法應用舉例
k近鄰演算法是機器學習最簡單的演算法之一，也是機器學習的初步，其主要通過大量的資料分析，判斷一組未知資料和各資料的距離，從而對一組未知資料進行相應的歸類。
而所謂k最近鄰，就是k個最近的鄰居的意思，說的是每個樣本都可以用它最接近的k個鄰居來代表。所以knn演算法並不是十分完美。
例如下圖，我們有兩類資料，用紅三角和藍方塊表示，對於未知資料綠圓圈，將其劃歸為上述兩類資料的一類就是k近鄰所解決的問題
針對上圖，運用knn思想，對綠圓圈分類：
如果k=3，由於紅色三角形所佔比例為2/3，綠色圓將被賦予紅色三角形那個類；
如果k=5，由於藍色四方形比例為3/5，因此綠色圓被賦予藍色四方形類。
所以在利用knn演算法判斷類別時k的取值很重要。knn演算法主要依據鄰近的k個樣本來進行類別的判斷。然後依據k個樣本**現次數最多的類別作為未知樣本的類別。
1.簡單，易於理解，易於實現，無需估計引數，無需訓練；
2. 適合對稀有事件進行分類；
3.特別適合於多分類問題
該演算法在分類時有個主要的不足是，當樣本不平衡時，如乙個類的樣本容量很大，而其他類樣本容量很小時，有可能導致當輸入乙個新樣本時，該樣本的k個鄰居中大容量類的樣本占多數。 該演算法只計算「最近的」鄰居樣本，某一類的樣本數量很大，那麼或者這類樣本並不接近目標樣本，或者這類樣本很靠近目標樣本。無論怎樣，數量並不能影響執行結果。
該方法的另乙個不足之處是計算量較大，因為對每乙個待分類的文字都要計算它到全體已知樣本的距離，才能求得它的k個最近鄰點。
可理解性差，無法給出像決策樹那樣的規則
1.對資料進行分類和預處理
2.設定訓練組和測試組
3.設定k值（先隨機設定，在後期演算法完成後多次修改，找到最合適的k值）
4.算出某測試資料和訓練資料之間的距離
5.對距離進行公升序排序
6.選取前k個資料，並進行統計所需要分類的次數，次數多的，即為該資料的所分類別
7.讓該測試資料原類別和演算法所得類別進行比較
8.將所有測試資料依次執行步驟4，5，6，7，並進行正確率次數統計，得到正確率
9.多次修改k值，使得正確率盡量最高化，得到結果的準確性自然會變高
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《機器學習實戰》 k近鄰分類演算法kNN
knn全稱為k nearest neighbors，是模式識別中比較簡單的一種演算法，可以用於分類和回歸。使用時，輸入的訓練樣本帶有標籤，輸出根據是用於分類還是回歸 分類問題的輸出為 找出k個和要 物件最近鄰的樣本，這k個樣本中，大多數 屬於哪一類即為 物件的分類標籤。回歸問題的輸出為 找出k個和回...
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
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