KNN分類演算法優缺點

阿新 • • 發佈：2019-02-07

KNN演算法的優點：

1、思想簡單，理論成熟，既可以用來做分類也可以用來做迴歸；
2、可用於非線性分類；
3、訓練時間複雜度為O(n)；
4、準確度高，對資料沒有假設，對outlier不敏感；

缺點：
1、計算量大；
2、樣本不平衡問題（即有些類別的樣本數量很多，而其它樣本的數量很少）；
3、需要大量的記憶體；

其虛擬碼如下：
1. 計算已知類別資料集中的點與當前點之間的距離；
2. 按照距離遞增次序排序；
3. 選擇與當前距離最小的k個點；
4. 確定前k個點所在類別的出現概率
5. 返回前k個點出現頻率最高的類別作為當前點的預測分類。

KNN演算法的優點： 1、思想簡單，理論成熟，既可以用來做分類也可以用來做迴歸； 2、可用於非線性分類； 3、訓練時間複雜度為O(n)； 4、準確度高，對資料沒有假設，對outlier不敏感；

主要是參考網上各種資源，做了整理。其實，這裡更多的是從基礎版本對比，真正使用的時候，看資料，看改進後的演算法。 1. 五大流派 ①符號主義：使用符號、規則和邏輯來表徵知識和進行邏輯推理，最喜歡的演算法是：規則和決策樹 ②貝葉斯派：獲取發生的可能性來進行概率推理，最喜歡的演算法是：樸素貝葉

上一篇已經簡單粗暴的建立了一個KNN模型對手寫圖片進行了識別，所以本篇文章採用構造KD樹的方法實現手寫數字的識別。（一）構造KD樹構造KD樹的基本原理網上都有介紹，所以廢話不多說，直接上程式碼。 #Knn KD_Tree演算法 import math from

本博文是博主在阿里雲大學學習記錄的筆記，未經博主允許禁止隨意轉載。接下來將學習如何使用Python實現KNN分類演算法。說明：本實驗的程式檔案與資料在啟動jupyter notebook後，就會在主目錄中顯示，可以直接開啟檢視並執行，但為了增加熟練度，達到最佳的學習效

KNN稱為K最近鄰。對於待分類資料，它先計算出與其最相近的K個的樣本，然後判斷這K個樣本中最多的類標籤，並將待分類資料標記為這個最多的類標籤。 python樣例程式碼： import numpy as np from sklearn.neighbors import KN

# -*- coding: utf-8 -*- import sklearn from sklearn import neighbors import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_

KNN演算法原理 K近鄰演算法是一種簡單的監督學習演算法。對於給定測試樣本，直接計算該樣本和訓練集的距離，將距離最近的k個“鄰居”點的類別作為參考，作為預測結果返回。測試資料程式碼 matlab版

最近鄰分類演算法思想 KNN演算法的思想總結一下：就是在訓練集中資料和標籤已知的情況下，輸入測試資料，將測試資料的特徵與訓練集中對應的特徵進行相互比較，找到訓練集中與之最為相似的前K個數據，則該測試資料對應的類別就是K個數據中出現次數最多的那個分類，其演算法的描述為： 1）

樸素貝葉斯的主要優點有： 1）樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有穩定的分類效率。 2）對小規模的資料表現很好，能個處理多分類任務，適合增量式訓練，尤其是資料量超出記憶體時，我們可以一批批的去增量訓練。 3）對缺失資料不太敏感，演算法也比較簡單，常用於文字分類。

1決策樹（Decision Trees）的優缺點決策樹的優點：一、決策樹易於理解和解釋.人們在通過解釋後都有能力去理解決策樹所表達的意義。二、對於決策樹，資料的準備往往是簡單或者是不必要的.其他的技術往往要求先把資料一

K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。KNN演算法中，

K近鄰分類演算法 (K-Nearest Neighbor) KNN分類演算法非常簡單，該演算法的核心思想是如果一個樣本在特徵空間中的k個最相鄰的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。該方法在確定分類決策上只依據最鄰近K個樣本的類別來決定

http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41357931 1、KNN分類演算法 KNN分類演算法（K-Nearest-Neighbors Classification），又叫K近鄰演算法，是一個概念極其簡單，而分類效果又很優秀的

1.k-近鄰演算法實現 from numpy import * import operator def createDataSet(): group = array([[1.0, 1.1], [2.0, 2.0], [0, 0], [4.1, 5.1]]) labels = ['A

KNN 假如有一群已知分類的點集： //S.txt 100;c1;1.0,1.0 101;c1;1.1,1.2 102;c1;1.2,1.0 103;c1;1.6,1.5 104;c1;1.3,1.7 105;c1;2.0,2.1 106;c1;2.0,2.2 107;c

一、專案背景此專案是用於基建大資料的文字挖掘。首先爬蟲師已經從各個公開網站上採集了大量的文字，這些文字是關於基建行業的各種招中標公告，文本里會有部分詞彙明顯或者隱晦的介紹此專案是關於哪一工程類別的，比如公路工程，市政工程，建築工程，軌道交通工程，等等。

一、KNN演算法概述 kNN分類演算法本身簡單有效，既可以分類又可以進行迴歸。核心原理：已知樣本資料集的每一個數據的特徵和所屬的分類，將新資料的特徵與樣本資料進行比較，找到最相似（最近鄰）的K（k

自學《機器學習實戰》一書，書中的程式碼親自敲一遍，努力搞懂每句程式碼的含義：今天將第一章kNN分類演算法的筆記總結一下。 # -*- coding: utf-8 -*- """ k-近鄰演算法小結: k-近鄰演算法是基於例項的學習，k-近鄰演算法必須儲存全部資料集，

K鄰近演算法 KNN演算法的決策過程　　k-Nearest Neighbor algorithm 　　右圖中，綠色圓要被決定賦予哪個類，是紅色三角形還是藍色四方形？如果K=3，由於紅色三角形所佔比例為2/3，綠色圓將被賦予紅色三角形那個類，如果K=5，由於藍

概念 python知識點 KNN例項 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Mar 5 09:55:02 2016 @au