kNN.rar_knn算法


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kNN,全称为k-Nearest Neighbors,是一种基于实例的学习方法,也是非参数监督学习算法的一种。在机器学习领域,kNN广泛用于分类和回归问题。本篇将深入探讨kNN算法的基本原理、实现过程以及Python实战中的应用。 kNN算法的核心思想是“物以类聚”,即假设样本点会与其同类点更接近。在分类任务中,对于一个未知类别的新样本,算法会找到训练集中与其最近的k个已知类别的样本,然后根据这k个样本的类别出现频率来预测新样本的类别。这里的k通常为一个较小的整数,用来平衡准确率和计算复杂度。 **一、kNN算法原理** 1. **距离度量**:kNN算法首先需要定义一个合适的距离度量,如欧氏距离、曼哈顿距离或余弦相似度等,来计算待分类样本与训练集中每个样本点的距离。 2. **选择k值**:k值的选择对算法性能有很大影响。k值过小可能导致过拟合,容易受噪声影响;k值过大可能导致泛化能力下降,因为新样本可能会受到不同类别的远距离样本影响。 3. **分类决策**:根据距离排序,选取最近的k个邻居,依据多数投票原则决定新样本的类别,或者取k个邻居类别出现频率最高的类别作为预测结果。 **二、Python实现kNN** 在Python中,可以使用sklearn库中的`KNeighborsClassifier`来实现kNN算法。下面是一段简单的示例代码: ```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score import pandas as pd # 加载数据集 data = pd.read_csv('data.csv') # 假设数据集为CSV格式 X = data.iloc[:, :-1] # 特征 y = data.iloc[:, -1] # 目标变量 # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建kNN分类器 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 设定k值 # 训练模型 knn.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = knn.predict(X_test) # 评估 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy: ", accuracy) ``` 这段代码首先加载数据集,然后将数据划分为训练集和测试集。接着创建kNN分类器并设定k值为3,用训练集拟合模型,再用测试集进行预测,并计算预测的准确性。 **三、优化与改进** 1. **距离权重**:在计算类别投票时,可以给距离更近的邻居赋予更大的权重,例如使用加权kNN。 2. **降维处理**:高维度数据可能导致“维度灾难”,可以使用PCA(主成分分析)或其他降维方法减少特征数量。 3. **剪枝策略**:为了提高效率,可以使用kd树、球树等数据结构加速搜索最近邻的过程。 4. **特征选择**:通过特征选择减少不相关或冗余特征,可能提升算法性能。 5. **调参优化**:使用网格搜索或随机搜索等方法寻找最佳的k值和其他超参数。 kNN算法简单易懂,但计算复杂度较高,适用于小规模数据集。在实际应用中,结合其他技术进行优化可以进一步提升其性能。通过Python的sklearn库,我们可以轻松地实现和应用kNN算法解决实际问题。






























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