一、K近邻算法基本概念
K近邻算法(KNN,KNearestNeighbor)是模式识别中最古老的机器学习方法之一。KNN算法能够灵活地融合不同类型的数据,并且能够适应不规则的特征空间。在模式识别这个领域中,k最近邻算法(KNN)是一种主要用于分类以及回归的非参数统计方法,是一种惰性学习的算法。惰性学习在最开始的时候不会根据已有的样本创建目标函数,只是简单的把训练用的样本储存好,后期需要对新进入的样本进行判断的时候才开始分析新进入样本与已存在的训练样本之间的关系,并据此确定新实例(新进入样本)的目标函数值。KNN分类的基本原理如下图所示,
图3。4。1K近邻算法原理图
上图中,所有样本可以使用一个二维向量表征。图中,蓝色方形样本和红色三角形样本为已知分类样本。若使用KNN对图中未知分类样本A进行分类,当K3时,其三近邻中有2个红色样本和1个蓝色样本,因此预测该待分类样本为红色样本;当K5时,其三近邻中有3个红色样本和2个蓝色样本,因此预测该待分类样本为蓝色样本。
KNN算法有以下几个要素:数据集(dataset);样本的向量表示(Vectorrepresentationofsamples),即不管是当前已知的样本数据集,还是将来可能出现的待分类样本,都必须可以用向量的形式加以表征。样本的向量表现形式,构筑了问题的解空间,即囊括了样本所有可能出现的情况。向量的每一个维度,刻画样本的一个特征,必须是量化的,可比较的;样本间距离的计算方法(Thecalculationmethodofsampledistance),包括欧式距离,余弦距离,曼哈顿距离
K是一个重要参数,当k选不同值时会产生不同的结果。通常,k值的设定采用交叉检验的方式(以k1为基准)
选择较小的K值,就相当于用较小的领域中的训练实例进行预测,学习近似误差会减...
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