knn算法介绍PPT

K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种非常基础和直观的机器学习算法。下面是关于KNN算法的详细介绍。KNN算法概述KNN是...

K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种非常基础和直观的机器学习算法。下面是关于KNN算法的详细介绍。KNN算法概述KNN是一种基于实例的学习，或者说是局部近似和将所有计算推迟到分类之后的惰性学习。其核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最接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。KNN算法的流程很简单：计算待分类项与其他各项之间的距离按照距离的增序进行排序选取距离最小的k个点确定前k个点所在类别的出现频率返回前k个点出现频率最高的类别作为预测分类需要注意的是，KNN算法是一种懒散学习算法，它并不像其他算法那样先学习一个模型，然后再用这个模型去进行预测。相反，它在预测阶段才进行大部分的计算工作。这就意味着，每一个预测都需要重新计算所有的距离，这使得预测阶段的计算量很大，时间复杂度较高。此外，如果数据集没有经过合适的预处理（例如，特征缩放），预测结果可能会受到影响。另一个需要注意的是，KNN是一种基于实例的学习算法，因此它并不适合用来做增量学习（增量学习是指在新数据到来时，不需要重新训练已经训练过的模型，而是直接使用新的数据来更新模型）。选择合适的K值K值的选择对KNN算法的性能有很大的影响。如果K值选择过小，那么噪声会有更大的影响，因为少量的近邻可能包括一些离群点。另一方面，如果K值选择过大，那么局部近邻可能会被平均化，导致预测不够准确。选择K值的一个常见策略是通过交叉验证来选择具有最好性能的K值。距离度量KNN算法中另一个重要的元素是距离度量。常见的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。不同的距离度量可能会对结果产生不同的影响。例如，欧氏距离考虑了所有特征的方向和尺度，因此对于高维空间来说可能是一个不错的选择。然而，对于某些非线性可分的数据集来说，曼哈顿距离可能表现得更好。选择哪种距离度量通常取决于数据集的特性以及问题的具体需求。数据预处理和特征缩放在使用KNN算法之前，通常需要对数据进行预处理和特征缩放。特别是当数据的特征具有不同的尺度时，如果不进行特征缩放，那么某些特征可能由于具有更大的数值范围而主导计算结果，从而使得其他特征被忽视。常见的特征缩放方法包括最小-最大缩放和标准化。最小-最大缩放将每个特征的值转换到[0,1]的范围内，而标准化则将每个特征的值转换为均值为0，标准差为1的正态分布。选择哪种特征缩放方法取决于数据集的特性以及问题的具体需求。处理多分类问题KNN算法最初是为分类问题设计的。然而，它通常用于多分类问题中，而不是二分类问题。在处理多分类问题时，有几种策略可供选择。其中一种是使用一对一（OvO）策略，另一种是使用一对多（OvR）策略。在OvO策略中，对于N个类别的数据，我们需要构造N*(N-1)/2个两分类器