KNN和1NN的区别
时间: 2024-06-17 21:05:23 浏览: 25
KNN和1NN都是机器学习中的分类算法,它们之间的区别在于:
KNN是K-Nearest Neighbor的简称,它是一种基于实例的学习方法,通过测量不同特征之间的距离来计算样本之间的相似度,然后基于相似度来进行分类。具体来说,KNN算法根据样本与其他样本之间的距离来确定样本所属的类别,KNN算法中的K指的是选择最近邻居的个数,例如如果K=3,则选择与该样本距离最近的3个样本来决定该样本的类别。
1NN是1-Nearest Neighbor的简称,它也是一种基于实例的学习方法。和KNN不同的是,1NN只选择与该样本距离最近的一个样本来决定该样本的类别。因此,1NN算法的分类结果往往会受到异常点的影响。
相关问题
KNN和ENN的区别
KNN(k-最近邻)分类器与ENN(压缩最近邻)分类器有以下区别:
1. KNN分类器:
KNN分类器只考虑距离测试样本最近的K个训练集样本,然后对这K个样本的类别进行投票,以确定测试样本的预测类别。
2. ENN分类器:
ENN算法是最近邻(NN)算法的一种改进,它减少了NN算法的存储需求。ENN算法通过选择原始训练集的子集来表示数据中的所有类别。这个子集被用作NN规则的新的、压缩过的训练集。ENN算法从一个空集开始,从原始训练集中逐个添加样本到这个集合中。只有当当前NN规则使用已经在压缩集合中的样本对其进行分类时出现错误时,才会添加每个样本。这个过程一直持续到没有更多的样本可以添加而不会导致分类错误。
KNN Graph 项目和代码
KNN Graph 是一种基于 K 最近邻算法的图形结构,常用于数据挖掘、图像识别、推荐系统等领域。以下是一个简单的 KNN Graph 代码示例,使用 Python 语言实现:
```python
import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
# 生成样本数据
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [1, 3], [2, 1], [2, 2], [2, 3], [3, 1], [3, 2], [3, 3]])
# 计算 KNN Graph
nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=3, algorithm='ball_tree').fit(X)
distances, indices = nbrs.kneighbors(X)
# 输出 Graph 结果
print("Distances:\n", distances)
print("Indices:\n", indices)
```
在这个示例中,我们使用 NumPy 库生成了一个 9x2 的样本数据矩阵 X。接着,我们使用 scikit-learn 库的 NearestNeighbors 类计算了这个样本数据的 3-NN Graph,结果保存在 distances 和 indices 变量中,分别表示每个样本点到其 3 个最近邻的距离和索引。
以上是一个简单的 KNN Graph 代码示例,仅供参考。在实际应用中,还需要根据具体需求进行参数调整、性能优化等工作。
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