"K-最临近分类算法(KNN)实验报告：原理、C语言源代码及数据处理"

数据挖掘实验报告-K-最临近分类算法 KNN分类算法，是一种基于距离的分类算法，也被称为k最临近方法。该算法假设每个类别都包含多个样本数据，并且每个数据都有一个唯一的类标记表示其所属分类。KNN的工作原理是计算每个样本数据到待分类数据的距离，然后找到距离最近的k个样本，在这些样本中，大多数属于某一个类别，则待分类数据也被归为这个类别。 KNN算法在定类决策时，只与非常少量的相邻样本有关，因此能很好地避免样本的不平衡问题。另外，由于该方法主要靠周围有限的邻近样本来决定类别，而不是判别类域的方法，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。 然而，KNN方法的计算量较大，因为对每一个待分类的数据都需要计算其到全体已知样本的距离，才能求得其k个最近邻点。目前常用的解决方法是在事先对已知样本点进行剪辑，去除对分类作用不大的样本。并且，该算法对于样本容量较小的类域容易产生误分。 在本次实验中，选择了具有150组数据的Iris Data Set作为数据源，每组数据包含5个属性，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和类别。为了操作方便，对各组数据添加了行号属性，并进行数据理解和清理。数据清理方面主要处理了缺失值，并尝试填充缺失的值，光滑噪声并识别离群点，并纠正数据中的不一致。 在实验过程中，首先进行了数据的预处理和划分，选择了100组数据作为训练数据集，剩下的50组作为测试数据集。然后，利用C语言实现了KNN分类算法，并对测试数据集进行了分类预测。最后，通过对比预测结果和真实类别，评估了算法的性能和准确性。 总的来说，KNN算法是一种简单且直观的分类方法，适用于样本容量比较大的类域的自动分类。在实际应用中，可以根据具体问题的特点选择适当的k值和距离度量方式，以获得更好的分类效果。但需要注意的是，KNN算法在处理大规模数据时计算量较大，因此需要考虑算法的效率和可扩展性。