Java实现的KNN算法示例
Java实现的KNN算法示例主要介绍了Java实现的KNN算法，结合实例形式分析了KNN算法的原理及Java定义与使用KNN算法流程、训练数据相关操作技巧。
KNN算法的思想是对于训练数据集中已经归类的分组，来对于未知的数据进行分组归类。其中是根据该未知点与其训练数据中的点计算距离，求出距离最短的点，并将其归入该点的那一类。下面是KNN算法的工程步骤：
1. 准备数据，对数据进行预处理
2. 选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组
3. 设定参数，如k
4. 维护一个大小为k的的按距离由大到小的优先级队列，用于存储最近邻训练元组
5. 随机从训练元组中选取k个元组作为初始的最近邻元组，分别计算测试元组到这k个元组的距离，将训练元组标号和距离存入优先级队列
6. 遍历训练元组集，计算当前训练元组与测试元组的距离，将所得距离L与优先级队列中的最大距离Lmax进行比较
7. 进行比较 若L>=Lmax，则舍弃该元组，遍历下一个元组 若L < Lmax，删除优先级队列中最大距离的元组，将当前训练元组存入优先级队列
8. 遍历完毕，计算优先级队列中k个元组的多数类，并将其作为测试元组的类别
9. 测试元组集测试完毕后计算误差率，继续设定不同的k值重新进行训练，最后取误差率最小的k值
Java语言实现：
我们定义了一个PointBean类，用于存储点的坐标信息：
```java
package KNN;
public class PointBean {
int x;
int y;
public int getX() {
return x;
}
public void setX(int x) {
this.x = x;
}
public int getY() {
return y;
}
public void setY(int y) {
this.y = y;
}
public PointBean(int x, int y) {
super();
this.x = x;
this.y = y;
}
public PointBean() {
super();
}
@Override
public String toString() {
return "PointBean [x=" + x + ", y=" + y + "]";
}
}
```
然后，我们实现了KnnMain类，用于实现KNN算法：
```java
package KNN;
import java.util.ArrayList;
public class KnnMain {
public double getPointLength(ArrayList<PointBean> list, PointBean bb) {
int b_x = bb.getX();
int b_y = bb.getY();
double temp = (b_x - list.get(0).getX()) * (b_x - list.get(0).getX()) +
(b_y - list.get(0).getY()) * (b_y - list.get(0).getY());
// 找出最小的距离
for (int i = 1; i < list.size(); i++) {
if (temp < ((b_x - list.get(i).getX()) * (b_x - list.get(i).getX()) +
(b_y - list.get(i).getY()) * (b_y - list.get(i).getY()))) {
temp = (b_x - list.get(i).getX()) * (b_x - list.get(i).getX()) +
(b_y - list.get(i).getY()) * (b_y - list.get(i).getY());
}
}
return Math.sqrt(temp);
}
// 获取长度，找出最小的一个进行归类
public void getCont...
}
```
以上是Java实现的KNN算法示例，通过定义PointBean类和KnnMain类，我们可以实现KNN算法的思想，并应用于实际的数据挖掘和机器学习中。
