KNN算法详解：思想、流程与数据归一化

KNN分类算法笔记 KNN分类算法是一种基于实例的学习方法，其核心思想是利用训练样本集中已知类别的数据点来预测新数据点的类别。算法的核心步骤包括： 1. 主要思想： - KNN算法依据"近朱者赤，近墨者黑"的原理，通过找到新数据点与训练集中最相似的k个邻居，判断它们的多数类别，从而决定新数据的类别。k通常设置为一个较小的整数，如10或20，以降低计算复杂度。 - 优点包括：高精度、对异常值不敏感，因为它依赖于整个邻域；无需假设数据分布，适用于数值型和标称型数据。但缺点是计算和空间复杂度较高，因为需要存储整个训练集。 2. 算法流程： - 数据预处理：由于数据在数值上的差异可能导致模型不稳定，所以首先要进行归一化，确保所有特征在同一尺度上。这可能涉及简单缩放、逐样本均值消减（移除数据的均值）或特征标准化（使得数据均值为0，方差为1）。 - 距离计算：对于测试对象，计算它与训练集中所有样本的距离，以便找到k个最近邻。 - 邻居选择：选取k个最近邻作为决策依据，通常基于某种距离度量（如欧氏距离或曼哈顿距离）。 - 分类决策：根据这k个近邻的类别，多数投票决定新数据的类别。 3. 数据归一化的重要性： - 数据预处理是深度学习和机器学习中的基础环节，归一化有助于消除不同特征之间的量纲差异，提高算法的稳定性和效率。 - 归一化有助于优化梯度下降法的收敛速度，使得梯度更新更加稳定，同时可能提升模型的预测精度。 - 不仅在KNN算法中，特征归一化对许多其他机器学习模型的性能也有积极影响，是特征工程的重要组成部分。 总结起来，KNN分类算法依赖于样本集中的邻域信息进行预测，虽然计算成本较高，但在某些场景下，其简单易理解的原理和高精度使其成为一个实用的工具。理解和掌握数据归一化在该算法中的运用，是提高实际应用效果的关键。