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K-近鄰算法

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K-近鄰算法(K-Nearest Neighbors,KNN)是一種簡單且直觀的分類和回歸算法。它的核心思想是:如果一個樣本在特徵空間[1]中的K個最相鄰的樣本中的大多數屬於某一個類別,則該樣本也屬於這個類別。簡單來說,就是「看看你周圍的K個鄰居都是誰,你就大概率是誰」。

KNN算法的工作步驟

計算距離:計算待分類樣本與所有訓練樣本之間的距離。常見的距離計算方法有歐氏距離和曼哈頓距離等。

找到K個最近鄰:根據距離排序,找出距離待分類樣本最近的K個訓練樣本

投票決定類別:根據這K個最近鄰的類別,通過「多數投票」原則來確定待分類樣本的類別。

KNN算法的優缺點

優點

簡單易實現:算法的思想簡單,易於理解和實現。

適用於多分類問題:KNN算法可以用於多分類問題,並且也可以用於回歸問題。

無需訓練過程:KNN是一種懶惰學習算法,不需要顯式的訓練過程,直接使用訓練數據進行預測。

對異常值不敏感:KNN算法對異常值不敏感,適用於各種類型的數據。

缺點

計算複雜度高:KNN算法需要計算待分類樣本與所有訓練樣本之間的距離,當訓練集較大時,計算量會非常大。

空間複雜度高:KNN算法需要存儲所有訓練數據,當數據量較大時,空間需求也會很高。

選擇合適的K值:K值的選擇對算法[2]的性能有很大影響,需要根據具體問題進行調整。

KNN算法的應用

KNN算法廣泛應用於各種領域,例如:

手寫數字識別:通過學習大量已經標註好的手寫數字樣本,KNN可以識別新的手寫數字。

推薦系統:根據用戶的歷史行為和偏好,找到最相似的K個用戶,從而推薦相似的產品或內容。

系統運維資源分配:通過找到與新數據點最近的K個鄰居,依據鄰居的資源分配情況,來確定給新應用程序分配多少資源。

參考文獻