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knn机器学习

文章阐述了关于knn机器学习，以及knn算法训练集的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

在模式识别领域中，最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法。在这两种情况下，输入包含特征空间（Feature Space）中的k个最接近的训练样本。在k-NN分类中，输出是一个分类族群。

机器学习中常常要用到分类算法，在诸多的分类算法中有一种算法名为k-近邻算法，也称为kNN算法。

（图片来源网络，侵删）

KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。作为一种非参数的分类算法，K-近邻（KNN）算法是非常有效和容易实现的。它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。

knn是邻近算法，或者说K最邻近分类算法，全称为K-NearestNeighbor，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用最接近的K个邻近值来代表。近邻算法是将数据***中每一个记录进行分类的方法。

knn是监督分类算法。根据查询相关***息：K-NearestNeighbor简称KNN，中文名K最近邻，其作用通俗来说就是将数据***中每一个样本进行分类的方法，机器学习常用算法之一，属于有监督分类算法。

（图片来源网络，侵删）

KNN算法，即K近邻（K Nearest Neighbour）算法，是一种基本的分类算法。其主要原理是：对于一个需要分类的数据，将其和一组已经分类标注好的样本***进行比较，得到距离最近的K个样本，K个样本最多归属的类别，就是这个需要分类数据的类别。下面我给你画了一个KNN算法的原理图。

1、探索机器学习中的强大工具：线性与非线性分类器在机器学习的广阔领域中，线性与非线性分类器是数据科学家们的得力助手。让我们深入了解这些基石算法：线性分类器，包括感知机、LDA、逻辑斯蒂回归和SVM（线性核），以及非线性分类器如朴素贝叶斯、KNN、决策树和SVM（非线性核）。

2、线性分类器：单层感知器网络、贝叶斯。影响一个分类器错误率的因素：训练集的记录数量。生成器要利用训练集进行学习，因而训练集越大，分类器也就越可靠。然而，训练集越大，生成器构造分类器的时间也就越长。错误率改善情况随训练集规模的增大而降低。属性的数目。

3、线性分类器（Linear Regression） 1贝叶斯分类器朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类器，以垃圾邮件分类为例子，需要特征之间满足条件独立的假设；局限性：（1）要求自变量和因变量之间满足线性关系；（2）朴素贝叶斯要求特征之间满足条件独立，不能学习特征之间的相互作用。

4、监督学习可分为分类和回归，感知器是最简单的线性分类器，现在实际应用比较少，但它是神经网络、深度学习的基本单元。线性函数拟合数据并基于阈值分类时，很容易受噪声样本的干扰，影响分类的准确性。

5、在机器学习的广阔领域中，XGBoost是一颗璀璨的明星，它是GBDT算法的升级版，集分类、回归和排序等多种功能于一身。相较于传统的GBDT，XGBoost引入了革新性的变化：算法优化首先，它***用线性分类器，深入挖掘二阶导数信息，这使得模型更加精确。

6、线性模型（Linear Model）是机器学习中应用最广泛的模型，指通过样本特征的线性组合来进行预测的模型。给定一个维样本，其线性组合函数为：其中为维的权重向量，为偏置。线性回归就是典型的线性模型，直接用来预测输出目标。

这种算法的缺点具体体现在六点，第一就是样本不平衡时，预测偏差比较大。第二就是KNN每一次分类都会重新进行一次全局运算。第三就是k值大小的选择没有理论选择最优，往往是结合K-折交叉验证得到最优k值选择。第四就是样本不平衡问题（即有些类别的样本数量很多，而其它样本的数量很少）效果差。

K 最近邻算法K 最近邻（KNN）算法是非常简单而有效的。KNN 的模型表示就是整个训练数据集。学习向量量化KNN 算法的一个缺点是，你需要处理整个训练数据集。支持向量机支持向量机（SVM）可能是目前最流行、被讨论地最多的机器学习算法之一。

意义最佳码本的设计原则和最近邻原则是两个重要的数据处理算法，它们在数据压缩、机器学习等领域中具有广泛应用。通过合理应用这些算法，可以提高数据处理效率和准确性，从而更好地满足实际需求。

可以***用权值的方法（和该样本距离小的邻居权值大）来改进。该方法的另一个不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。

关于knn机器学习，以及knn算法训练集的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。