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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。' D" N$ f) N( }6 b' ^# C
8 y0 h; @( H9 A7 _8 {KNN算法的功能主要包括以下几点:
6 l7 Y" v# d7 ?; {. f3 V
1 _+ u& ]9 o6 P5 @1 b) F, A" T8 G1. 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。1 W" S% ^$ f Y. R5 b$ L2 ?+ o1 t+ [
7 `5 [& \: i; X+ G# t' x2 f% k/ Y$ z1 u
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。( g5 L F3 }1 {/ G4 k1 P/ D+ c
$ O! E0 V8 a6 O" T; g
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。/ o* A0 q% z/ n# e- Z4 e
$ o% K0 Z2 Y+ o% a3 V' N
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。) N7 {9 T& [& f2 T) F: `/ k' Q
* O8 q3 |7 b- p5. 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。
4 e3 y4 i3 N! e6 H( u/ S
7 h) u( H/ L0 I: t! _5 h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。5 i) v; m3 R" M' ^( _0 _
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