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k近邻法#xff08;k-nearest neighbor#xff0c;k-NN#xff09;是一种基本分类与回归方法。
k近邻法的输入为实例的特征向量对应于特征空间的点#xff1b;输出为实例的类别#xff0c;可以取多类。
k近邻法假设给定一个训练数据集#xff0c;其中的实例类…KNN概念
k近邻法k-nearest neighbork-NN是一种基本分类与回归方法。
k近邻法的输入为实例的特征向量对应于特征空间的点输出为实例的类别可以取多类。
k近邻法假设给定一个训练数据集其中的实例类别已定。分类时对新的实例根据其k个最近邻的训练实例的类别通过多数表决等方式进行预测。因此k近邻法不具有显式的学习过程。 KNN过程
对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: (1) 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离; (2) 按照距离递增次序排序; (3) 选取与当前点距离最小的k个点; (4) 确定前k个点所在类别的出现频率; (5) 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 K 值如何选择
如果 K 值比较小就相当于未分类物体与它的邻居非常接近才行。这样产生的一个问题就是如果邻居点是个噪声点那么未分类物体的分类也会产生误差这样 KNN 分类就会产生 过拟合。 如果 K 值比较大相当于距离过远的点也会对未知物体的分类产生影响虽然这种情况的好处是鲁棒性强但是不足也很明显会产生欠拟合情况也就是没有把未分类物体真正分类出来。
所以 K 值应该是个实践出来的结果并不是我们事先而定的。在工程上我们一般采用交叉验证的方式选取 K 值。
交叉验证的思路就是把样本集中的大部分样本作为训练集剩余的小部分样本用于预测来验证分类模型的准确性。所以在 KNN 算法中我们一般会把 K 值选取在较小的范围内同时在验证集上准确率最高的那一个最终确定作为 K 值。 KNN和K-Means的比较
K-Means是聚类算法KNN 是分类算法。
这两个算法分别是两种不同的学习方式。 KNN 是有监督学习数据集是带Label的数据K-Means 是非监督学习数据集是无Label杂乱无章的数据 KNN没有明显的训练过程基于Memory-based learningK-Means有明显的训练过程。 KNN 中的 K 值代表 K 个最接近的邻居K-Means 中的 K 值代表 K 类。 参考文章 超详细KNN与K-means从入门到实战
