头歌机器学习之KNN算法
时间: 2023-11-10 07:37:23 浏览: 448
KNN算法(K-Nearest Neighbors,K近邻算法)是一种基本的分类与回归算法。其基本思想是:如果一个样本在特征空间中的K个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。
具体来说,KNN算法的步骤如下:
1. 计算测试数据与各个训练数据之间的距离;
2. 统计距离最近的K个训练数据的类别;
3. 根据这K个训练数据的类别,确定测试数据的类别。
在KNN算法中,K的取值通常是不大于20的整数。K越小,模型的复杂度越低,但是容易受到噪声的影响;K越大,模型的复杂度越高,但是容易受到样本不均衡的影响。
KNN算法的优点包括简单易懂、不需要训练过程、能够处理多分类问题等;缺点包括计算量大、对于高维数据容易失效、对于不均衡样本容易受到影响等。
KNN算法在实际应用中常用于图像识别、推荐系统、预测等领域。
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头歌机器学习之knn算法第1关:knn算法原理想要使用sklearn中使用knn算法,只需要如
要使用sklearn中的knn算法,只需要以下几步操作。首先,导入sklearn中的neighbors模块。可以使用以下代码实现:
from sklearn import neighbors
然后,创建一个knn对象,并设置k值(即最近邻居的数量)。可以使用以下代码实现:
k = 3 # 设置k值为3
knn = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
接下来,加载数据集。通常,需要将数据集分为训练集和测试集,用于建立模型和评估模型性能。可以使用以下代码实现:
# 加载数据集
X_train = [[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]]
y_train = [0, 0, 1, 1]
X_test = [[3, 3]]
接下来,使用训练集来训练knn模型,使用fit方法实现:
knn.fit(X_train, y_train)
最后,可以使用测试集来预测新样本的分类结果。可以使用predict方法实现:
y_pred = knn.predict(X_test)
print(y_pred)
以上就是使用sklearn中knn算法的基本流程。通过导入neighbors模块,创建knn对象并设置k值,加载数据集,并进行训练和预测即可实现knn算法。
头哥机器学习之knn算法
头哥机器学习是一个知名的机器学习教育平台,提供了丰富的机器学习算法和实践案例。其中,K最近邻算法(K-nearest neighbors,简称KNN)是一种常用的分类和回归算法。
KNN算法的基本思想是:对于一个未知样本,通过计算其与训练集中各个样本之间的距离,找出与其最近的K个样本,然后根据这K个样本的标签进行投票或者取平均值来确定未知样本的类别或者数值。
KNN算法的步骤如下:
1. 计算未知样本与训练集中各个样本之间的距离,常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。
2. 选择K值,即确定最近的K个样本。
3. 根据K个样本的标签进行投票或者取平均值,确定未知样本的类别或者数值。
KNN算法的优点是简单易懂、易于实现,并且对于非线性问题有较好的效果。但是它也有一些缺点,比如计算复杂度高、对于样本不平衡的数据集表现不佳等。
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