数据挖掘分析简述KNN算法的分类思想以及KNN算法的优缺点
时间: 2024-06-24 15:01:49 浏览: 192
K-Nearest Neighbors (KNN) 算法是一种基于实例的学习方法,它的核心思想是通过计算样本之间的距离(通常使用欧氏距离)来决定新样本的类别。在分类过程中,KNN不需要训练过程,而是直接基于训练数据集中的实例进行预测。
当遇到一个未知样本时,KNN会找到训练集中与其最近的K个邻居(即距离最小的K个样例)。然后,这些邻居的大多数类别决定了新样本的归属。如果K为1,则称为一元分类;如果K大于1,且权重通常是等同的,则为K分类。如果赋予最近邻的权重不同(例如,按距离递减),则称为加权KNN。
优点:
1. 简单易理解:KNN算法直观,不需要假设任何复杂的概率模型。
2. 多类分类支持:KNN能够处理多分类问题。
3. 无参数:只需要选择K值,对其他特征不作假设。
缺点:
1. 计算复杂度高:当数据集大或特征维度高时,KNN的查询效率低,因为它需要计算每个样本与所有训练样本的距离。
2. 易受噪声影响:近邻的选择容易受到噪声和孤立点的影响,特别是当K值较小的时候。
3. 存储开销大:为了快速查询,需要存储整个训练集。
4. 对异常值敏感:由于它依赖于距离度量,异常值可能显著改变预测结果。
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