nunique()介绍

时间: 2023-12-03 07:10:51 浏览: 38

KNN分类器汇报详细介绍附代码

KNN（K-Nearest Neighbors）分类器是一种基于实例的学习方法，用于解决监督学习中的分类问题。它的核心思想是“物以类聚”，即将新样本分配到与其最近的K个训练样本中最多数类别相同的类别。以下是KNN算法的详细介绍： **1. KNN算法简介** KNN算法的基本思想是利用特征空间中距离最近的K个训练样本来预测新样本的类别。这里的K是一个正整数，通常通过交叉验证来确定。当K=1时，算法称为最近邻方法，新样本将被分类为与其最近的训练样本相同的类别。 **2. 算法流程** - 计算新样本与所有训练样本之间的距离。 - 选择距离最近的K个训练样本。 - 根据这K个样本的类别，应用决策规则（如多数投票）来确定新样本的类别。 **3. 距离度量** 距离度量是KNN算法中的关键因素，常见的距离计算方法包括欧式距离（L2距离）和曼哈顿距离（L1距离）。欧式距离是两点间直线距离，计算公式为 `(x1 - x2)^2`，其中x1和x2是两个样本的特征向量。曼哈顿距离是沿着坐标轴的绝对距离之和，计算公式为 `|x1 - x2|`。 **4. 决策规则** - 当K=1时，新样本的类别由最近的一个训练样本决定。 - 当K>1时，多数投票原则适用，即新样本的类别为K个最近邻中出现最多的类别。有时还会采用加权投票法，距离更近的邻居具有更高的权重。 **5. K值的选择** K值的选择对KNN的性能有很大影响。较小的K值可能导致过拟合，较大的K值可能导致欠拟合。通常，我们会通过交叉验证来寻找最优的K值，以平衡模型的复杂性和泛化能力。 **6. 算法优缺点** - **优点**： - 简单易懂，实现方便，无需训练过程。 - 鲁棒性好，对异常值不敏感。 - 适用于多分类问题。 - **缺点**： - 计算复杂度高，尤其是在大数据集上。 - 对于样本分布不均匀的情况可能表现不佳。 - K值的选择影响结果，需要通过实验确定。 - 易受噪声数据和异常值影响。在实际应用中，KNN算法常用于模式识别、图像分类、文本分类等领域。虽然它有上述缺点，但其简单性和实用性使其成为许多初学者入门机器学习的首选算法。通过结合其他技术，如降维、特征选择等，可以进一步优化KNN的表现。在实际操作中，通常会配合使用预处理步骤，例如特征缩放，以确保不同特征之间有公平的距离比较。

nunique()是一种Pandas函数，用于计算一个数据框或序列中唯一值的数量。它返回一个整数或一个序列，其中每个唯一值都只计数一次。该函数通常用于数据清理和分析中，以确定一个数据集中有多少个唯一值。例如，如果您想知道一个数据集中有多少个不同的用户，您可以使用nunique()函数计算唯一用户的数量。

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