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KNN近邻法分类

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发表于 2024-5-20 17:54 |只看该作者 |倒序浏览
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KNN(K-Nearest Neighbors)是一种常用的基于实例的分类算法,它是一种简单而有效的监督学习方法。KNN算法的核心思想是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最近)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。
$ o9 ?. U6 I, p) }6 Q/ S
3 t: R4 h$ y; M  G0 w# l6 U# wKNN算法的功能主要包括以下几点:
% f. _8 E. R  g! |0 H% ^$ l7 g& F& S4 y8 D5 u  c* u
1. 分类:KNN算法可以用于分类问题,即将一个未知样本分到已知类别中的某一类。根据样本在特征空间中的k个最近邻居的类别,通过多数投票的方式确定未知样本的类别。  }" u& g* C& f9 F! L
, T# K  U( G4 O) A/ }) b5 `$ r
2. 回归:除了分类问题,KNN算法还可以应用于回归问题。在回归问题中,KNN算法通过对k个最近邻居的输出值进行加权平均来预测未知样本的输出值。$ e4 u0 C6 q( r7 x* l
- [& C: c, v( H3 m! p2 W
3. 简单易懂:KNN算法简单直观,易于理解和实现。它不需要训练阶段,仅需要保存训练集数据,因此适用于小规模数据集。0 c4 p* d0 C6 r; P9 {! k& w6 i
0 i2 r$ B  y1 T" V* c
4. 非参数化:KNN算法是一种非参数化方法,不对数据分布做出任何假设。这使得KNN算法在处理非线性、复杂数据集时表现较好。
& s/ l* J$ F1 h4 u+ V& D0 r. E
5. 鲁棒性:KNN算法对异常值和噪声数据具有一定的鲁棒性,因为它是基于邻近的样本进行决策的,而不是依赖整体数据的分布情况。
  i+ \0 k8 Y/ p% ]9 j# D0 J. o4 P4 W! p, U1 Y
总的来说,KNN算法是一种简单而强大的分类和回归算法,适用于小规模数据集和非线性问题。它具有直观的思想和良好的鲁棒性,是机器学习领域中常用的算法之一。3 U0 b! `! o6 m5 i: `  N

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KNN.m

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