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**K. K近邻算法 (KNN) 是一种基础且重要的机器学习算法，主要用于分类任务。KNN在无监督学习中也有应用，但最常见的是作为监督学习算法。它的核心思想是“近朱者赤，近墨者黑”，即一个样本的类别由其最近邻的K个样本的多数类别决定。** ### 1. KNN算法的基本概念 - **实例/案例驱动：** KNN是一种实例驱动的算法，不涉及模型训练阶段，它将每个数据点视为一个实例，并在预测时寻找最相似的邻居。 - **距离度量：** 在KNN中，计算相似性通常使用欧几里得距离，但也可能使用曼哈顿距离、余弦相似度或其他距离度量。 - **K值选择：** K是最近邻的数量，一个较小的K值可能导致过拟合（易受噪声影响），较大的K值则可能导致欠拟合（丢失局部信息）。合适的K值通常通过交叉验证来确定。 - **类别决策规则：** 对于分类问题，多数投票是最常见的策略，即选择K个最近邻中出现次数最多的类别作为预测结果。 ### 2. KNN的步骤 1. **数据预处理：** 检查和处理缺失值，进行特征缩放以减少距离度量中的尺度影响。 2. **选择距离度量：** 根据数据特性选择合适的距离度量。 3. **选择K值：** 通过交叉验证等方法找到最优K值。 4. **预测：** 对新样本，计算其与训练集中所有样本的距离，选取最近的K个样本。 5. **决策：** 根据K个最近邻的类别，采用多数投票或其他策略决定新样本的类别。 ### 3. VC++实现KNN - **编程语言选择：** VC++（Visual C++）是微软的C++开发环境，可以用来实现各种算法，包括KNN。 - **库支持：** 在VC++中，可能需要使用如`#include <cmath>`等库来实现数学函数，以及`#include <vector>`和`#include <algorithm>`等库进行数据结构和算法操作。 - **数据结构：** 数据集通常表示为二维数组或向量，每个样本是一个行向量，包含所有特征。 - **计算过程：** 实现计算距离、排序最近邻、多数投票等关键功能。 - **优化：** 对大数据集，可能需要考虑空间效率和时间效率的优化，如kd树或球树的数据结构，用于快速查找最近邻。 ### 4. 验证正确性 - **测试集：** 分割数据集为训练集和测试集，用训练集训练KNN模型。 - **评估指标：** 使用准确率、精确率、召回率、F1分数等评估模型性能。 - **调试：** 通过比较模型预测结果与测试集的真实标签，检查算法实现是否正确。在“knn.txt”文件中，可能包含了关于KNN算法的实现细节、代码示例或实验结果。为了深入理解KNN的VC++实现，你需要阅读并解析该文本文件的内容。这可能包括对特定数据集的预测结果，以及可能遇到的性能瓶颈和解决方案。

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void CDMDlg::OnButtonKnn() { result_knn.clear(); double distance[K],tempdistance,tempmax; CString tempstr,tempstr2; int indexmax; int K2=0,i,j,k; for(k=0;k<K;k++) distance[k]=0; ReadTestData(); ReadTrainData(); CStdioFile File_result("D:\\DM\\data\\result_knn.txt",CFile::modeWrite|CFile::modeCreate); for(i=0;i<test.size();i++)//找train中离test[i]最近的K个Sample { K2=0; TempK.clear(); for(j=0;j<train.size();j++) { tempdistance=Distance(test[i],train[j]); if(K2<K) { distance[K2]=tempdistance; TempK.push_back(train[j]); //TempK[K2]=test[j];注意错误 K2++; } else { for(k=0;k<K;k++)//是否存在比当前距离小的 { if(tempdistance<distance[k]) { break; } } if(k!=K)//找distance[K]中最大的替换 { tempmax=distance[0]; indexmax=0; for(k=1;k<K;k++) { if(tempmax<distance[k]) { indexmax=k; tempmax=distance[k]; } } distance[indexmax]=tempdistance; TempK[indexmax]=train[j]; } } } //计数 int tempTcount=0,tempFcount=0; for(k=0;k<TempK.size();k++) { if(TempK[k].category=="true") tempTcount++; else tempFcount++; } File_result.SeekToEnd(); if(tempTcount>=tempFcount) { result_knn.push_back(true); test[i].result="true"; tempstr=""; for(j=0;j<dimension;j++) { tempstr2.Format("%.2f,",test[i].feature[j]); tempstr+=tempstr2; } //File_result.WriteString(tempstr+"true\n"); File_result.WriteString("true\n"); } else { result_knn.push_back(false); test[i].result="false"; tempstr=""; for(j=0;j<dimension;j++) { tempstr2.Format("%.2f,",test[i].feature[j]); tempstr+=tempstr2; } //File_result.WriteString(tempstr+"false\n"); File_result.WriteString("false\n"); } } File_result.Close(); output(test,"test"); AfxMessageBox("成功"); }

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