KNN 算法,从邻居预测未来

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yd_267761811 发表于 2023/06/28 09:22:58 2023/06/28
【摘要】 KNN (K-Nearest Neighbors) 算法是一种常用的分类与回归方法。它的基本思想是对于给定的一个样本,在训练数据集中寻找与它最近的K个邻居,通过这K个邻居的信息来预测这个样本的类别或数值。 KNN算法可以用于分类(比如手写识别)和回归(比如预测房价)问题。它的基本流程如下:准备训练数据:需要准备一组有标签的数据,这些数据将用于训练KNN模型。计算样本与训练数据的距离:需要选择...

KNN (K-Nearest Neighbors) 算法是一种常用的分类与回归方法。它的基本思想是对于给定的一个样本,在训练数据集中寻找与它最近的K个邻居,通过这K个邻居的信息来预测这个样本的类别或数值。


KNN算法可以用于分类(比如手写识别)和回归(比如预测房价)问题。它的基本流程如下:

  1. 准备训练数据:需要准备一组有标签的数据,这些数据将用于训练KNN模型。
  2. 计算样本与训练数据的距离:需要选择一个合适的距离公式来衡量样本与训练数据的相似度。
  3. 选择K个最近邻居:选择与该样本距离最近的K个训练数据。
  4. 对这K个邻居进行分类:如果该样本是分类问题,则对这K个邻居进行投票,票数最多的类别即为该样本的预测类别。如果该样本是回归问题,则对这K个邻居的值进行简单统计,例如取平均值作为该样本的预测值。

K的选择对KNN算法的结果有很大影响。通常情况下,K应该取一个较小的值,例如3~5。如果K值较小,则模型具有较强的鲁棒性;如果K值较大,则模型具有较强的稳健性,但容易受到噪声的影响。


KNN算法的优势:

  1. 简单易理解:KNN算法极其简单,可以使用不同的距离公式,它实际上是对训练数据进行了一个“数据压缩”,每个样本用其最近的邻居代替。
  2. 容易实现:KNN算法没有什么参数需要调整,只需要设置K的值。
  3. 精度高:KNN算法具有很高的精度,在很多问题上可以达到最优解。

KNN算法的弱点:

  1. 容易受到噪声的影响:KNN算法容易受到异常值的影响,因为它的预测结果只取决于K个邻居。
  2. 计算复杂度高:KNN算法的计算复杂度随着样本数量的增加而增加,因此在大数据集上的性能很差。

KNN算法的开源库有很多,包括scikit-learn(Python),Weka(Java)等。在各编程语言中,KNN算法的代码示例也很多,下面是一个简单的Python代码:

import numpy as np

from sklearn import datasets

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据集

iris = datasets.load_iris()

X = iris.data

y = iris.target

# 实例化KNN分类器

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 训练模型

knn.fit(X, y)

# 预测样本的类别

pred = knn.predict([[3, 5, 4, 2]])

print(pred)


这是一个使用scikit-learn库实现KNN算法的代码示例。它加载了Iris数据集,并使用KNN分类器对数据进行训练,最后对一个样本进行预测。












本文转载自:https://www.vipshare.com/archives/40237

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