kNN.zip_K._knn_k近邻算法 KNN
![preview](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/white-bg.ca8570fa.png)
![preview-icon](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/scale.ab9e0183.png)
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
k近邻(K-Nearest Neighbors,简称kNN)是一种简单而强大的监督学习算法,主要用于分类和回归问题。在本教程中,我们将深入探讨kNN算法的核心概念、工作原理以及如何通过Python实现。 kNN算法的核心思想是“物以类聚”,即相似的数据点倾向于聚集在一起。它依赖于实例数据,不涉及模型训练过程,因此被称为懒惰学习算法。在分类任务中,对于一个新的数据点,kNN会找到训练集中与其最接近的k个数据点,然后根据这k个点的类别进行投票,最终决定新点的类别。 1. **算法步骤**: - **数据准备**:我们需要一个标记了类别的训练数据集。 - **选择k值**:k是决定算法性能的关键参数,通常通过交叉验证来选择合适的k值。较小的k可能导致过拟合,较大的k则可能引入噪声,降低分类效果。 - **计算距离**:对新实例,计算其与训练集中每个实例的距离。常用的距离度量有欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。 - **选择最近邻居**:选取距离新实例最近的k个训练样本。 - **类别预测**:统计这k个最近邻的类别,选择出现次数最多的类别作为新实例的预测类别。 2. **距离度量**: - **欧氏距离**:是最直观的距离度量,适用于各特征具有相同量纲的情况。 - **曼哈顿距离**:在特征空间中,沿各个维度上的绝对差之和。 - **余弦相似度**:衡量两个向量的夹角余弦,适用于处理高维稀疏数据。 3. **k值的选择**:k值的选择对结果有很大影响。如果k值过小,模型会过于敏感,容易受到噪声或异常值的影响;如果k值过大,模型可能会变得过于平滑,无法捕捉数据的局部特性。通常,一个较小的奇数k值可以避免平局情况。 4. **Python实现**: `kNN.py` 文件很可能是实现了kNN算法的代码。通常,我们可以使用`sklearn` 库中的`KNeighborsClassifier` 或者自己编写实现。在`sklearn` 中,我们只需几行代码即可完成kNN模型的构建、训练和预测: ```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 创建kNN分类器对象 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) # 使用训练数据拟合模型 knn.fit(X_train, y_train) # 对测试数据进行预测 y_pred = knn.predict(X_test) ``` 5. **优缺点**: - **优点**:kNN算法简单,无需训练过程,能处理多分类问题,对异常值敏感性较低。 - **缺点**:计算复杂度高,特别是当数据量大时,寻找最近邻非常耗时。此外,没有内在的正则化机制,容易过拟合。 6. **改进策略**: - **kd树** 和 **球树** 是常用的近邻搜索数据结构,可以显著减少搜索时间。 - **剪枝** 可以减少不必要的计算,提高效率。 - **特征选择** 可以减少不重要的特征,降低计算复杂度并可能提高性能。 7. **应用领域**:kNN广泛应用于图像识别、文本分类、推荐系统等领域。 kNN算法是一种基础但实用的机器学习方法,理解其工作原理和优化策略对于任何数据科学从业者来说都是至关重要的。通过Python实现,我们可以快速地将kNN应用于实际项目中。
![package](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/package.f3fc750b.png)
![file-type](https://csdnimg.cn/release/download/static_files/pc/images/minetype/UNKNOWN.png)
- 1
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231044955.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![avatar](https://profile-avatar.csdnimg.cn/d600a32f29294db1a3be82ec9708491a_weixin_42651887.jpg!1)
- 粉丝: 107
- 资源: 1万+
![benefits](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-1.c8e153b4.png)
![privilege](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-2.ec46750a.png)
![article](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-3.fc5e5fb6.png)
![course-privilege](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-4.320a6894.png)
![rights](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-icon.fe0226a8.png)
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![voice](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
![center-task](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/center-task.c2eda91a.png)
最新资源
- 电气安装工 二级工.pdf
- MDM+ESB解决方案-企业数据标准化和服务集成的最佳实践
- 网络工程技术中常用英文术语与配置翻译汇总手册
- 软考中级网络工程师 考前冲刺知识点速记
- 闪烁的霓虹灯文字设计404页面.zip
- 三相时域信号的时序频谱图
- TI C2000F28002x烧录进Flash并正常运行,TMS320F280025C的Flash模式模板工程
- 王道C语言初级阶段(C语言入门)
- 2000-2020年年汇率平均价数据.xls
- 京东美妆爬虫数据集,可以用于大数据分析专业毕设做美妆行业数据分析使用
- 基于Deepseek自动生成单元测试的Idea插件
- 《从买货到销售》系列课,全方位提升你的时尚行业竞争力
- 新玩法AI做漫画小说赛道项目玩法教程,操作简单可批量制作
- 新支付宝无人野路子项目玩法教程,无需露脸,实现被动收入
- jdk11 Windows版本
- 1997-2019年各省进出口总额数据
![feedback](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![feedback-tip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![dialog-icon](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)
评论0