K-近鄰算法

來自站酷網的圖片

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。

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。

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。