KNN算法：样本不平衡影响准确率及改进策略

KNN算法，全称为K-Nearest Neighbor (K近邻)算法，是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归分析。它在1968年由Cover和Hart首次提出，以其直观性和易实现性而在众多机器学习领域中受到青睐，特别是在中文文本自动分类等任务中。 算法的核心思想是：对于一个新的待分类样本，通过计算其与训练集中所有样本的距离（常用欧氏距离或曼哈顿距离），找出K个最邻近的已知类别样本。最后，通过统计这K个邻居中每个类别出现的频率，采用多数投票的方式决定未知样本的类别归属。这种简单但直接的分类策略使得KNN在处理小型和非线性问题时表现出较高的准确性。 然而，KNN算法也存在一些关键局限性： 1. 属性权重不均衡：当样本集中不同类别的样本数量严重不均衡时，可能导致预测结果偏向样本容量大的类别。例如，如果某类别的样本远多于其他类别，即使新样本更接近其他类别，也可能因其邻域内多数样本属于容量大的类别而被错误分类。 2. 计算成本：KNN在实际应用中对存储和计算资源需求较高，特别是当数据集非常大时，计算距离并查找最近邻居的过程可能变得非常耗时。 3. K值的选择：K值的选择对分类性能有很大影响，较小的K值容易受到噪声的影响，而较大的K值则可能导致过度拟合。如何找到最优的K值是一个挑战。 针对这些问题，研究人员提出了一些改进策略，比如局部加权KNN（Local Weighted KNN）引入距离衰减，使得邻近度随距离增加而降低；核函数方法如高斯核KNN，可以处理非线性问题；以及通过特征选择或降维减少计算复杂性。 KNN的程序实现通常包括以下几个步骤： - 训练阶段：存储所有训练样本及其对应的类别标签。 - 预测阶段：计算新的未知样本与训练样本的距离，找出最近的K个邻居，统计各类别的出现次数，返回多数类别作为预测结果。 KNN算法是一种简单而有效的分类方法，但在面对样本不平衡、计算效率和参数调整等问题时，需要结合实际情况选择合适的策略进行优化。在实际应用中，KNN既展现出其优点，也需要注意其局限性。