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什么是KNN( K近邻算法)

什么是KNN( K近邻算法)

虽然名字中有NN,KNN并不是哪种神经网络,它全名K-Nearest-Neighbors:K近邻算法,是机器学习中常用的分类算法。

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物以类聚,人以群分。KNN的基础思想很简单,要判断一个新数据的类别,就看它的邻居都是谁。

假设我们的任务是分类水果,虽然不知道新来的水果是梨还是苹果,但通过观察它的大小和颜色,我们找到了它在坐标系中的位置,再看看已经确定的苹果和梨都在哪,如果附近的苹果多,我们就认为它是苹果,反之认为它是梨。

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KNN中的K指的是K个邻居,K=3就是通过距离最近的3个样本,来判断新数据的类别。

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大小和颜色是数据的特征,苹果和梨是数据的标签。计算距离时既可以使用两点之间的直线距离,也就是欧式距离,也可以使用坐标轴距离的绝对值的和,也就是曼哈顿距离。

对于KNN来说,K的取值非常重要,如果K的值太小,很容易受个例影响,K的值太大,又会受到距离较远的特殊数据影响。K的取值受问题自身和数据集大小决定,很多时候要靠反复尝试。

KNN算法能做什么?

  • 根据花瓣长度、宽度等特征判断植物类别
  • 将文本分词、统计词频等处理后判断文章的类型
  • 电商、视频网站可以找到与你类似的用户,依据他们的选择推荐你可能感兴趣的商品或内容

简单好用的KNN同样存在一定的缺点,它的流程是先计算新样本和所有样本之间的距离,按由近及远的顺序排序后,再按K值确定分类,因此数据越多,KNN的计算量越大,效率也就越低,很难应用到较大的数据集中 。

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