python人工智能——机器学习——分类算法-k近邻算法
分类算法-k近邻算法(KNN)
定义:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。
来源:KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法
K近邻算法需要做标准化处理
计算距离公式
两个样本的距离可以通过如下公式计算,又叫欧式距离
比如说,a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3)
sklearn k-近邻算法API
sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto')n_neighbors:int,可选(默认= 5),k_neighbors查询默认使用的邻居数 algorithm:{‘auto’,‘ball_tree’,‘kd_tree’,‘brute’},可选用于计算最近邻居的算法:‘ball_tree’将会使用BallTree,‘kd_tree’将使用 KDTree。‘auto’将尝试根据传递给fit方法的值来决定最合适的算法。 (不同实现方式影响效率)
k-近邻算法优缺点
优点:
简单,易于理解,易于实现,无需估计参数,无需训练
缺点:
懒惰算法,对测试样本分类时的计算量大,内存开销大
必须指定K值,K值选择不当则分类精度不能保证
使用场景:小数据场景,几千~几万样本,具体场景具体业务
去测试
k-近邻算法实现
加快搜索速度——基于算法的改进KDTree,API接口里面有实现
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