K近鄰分類算法是一種理論上比較成熟的分類方法，也是最簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。該方法的思想是：如果特征空間中k個(gè)最相似的樣本大部分屬于某一類別，則該樣本也屬于該類別。KNN算法中K是怎么決定的？KNN通

K近鄰分類算法是一種理論上比較成熟的分類方法，也是最簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。該方法的思想是：如果特征空間中k個(gè)最相似的樣本大部分屬于某一類別，則該樣本也屬于該類別。

KNN算法中K是怎么決定的？

KNN通過測量不同特征值之間的距離進(jìn)行分類。其思想是：如果特征空間中k個(gè)最相似的樣本大部分屬于某一類別，那么該樣本也屬于該類別。

優(yōu)點(diǎn)：

①訓(xùn)練時(shí)間復(fù)雜度低于支持向量機(jī)等算法，僅為O（n）

②與樸素貝葉斯等算法相比，它對數(shù)據(jù)無假設(shè)，精度高，對異常值不敏感

③KNN主要依賴于周圍有限的相鄰樣本，而不是孤立樣本與判別類域的方法相比，KNN方法更適合于類域重疊或重疊較多的樣本集

缺點(diǎn)

①計(jì)算復(fù)雜度高；空間復(fù)雜度高；

②樣本不平衡時(shí)稀有類別預(yù)測精度低

③可解釋性差，無法給出決策樹等規(guī)則。

knn是什么意思？

在分類：KNN（k-最近鄰）訓(xùn)練階段：記住所有點(diǎn)測試階段：計(jì)算新點(diǎn)a和原始數(shù)據(jù)預(yù)測中每個(gè)點(diǎn)之間的歐氏距離：找到離點(diǎn)a最近的k點(diǎn)，看哪個(gè)分類點(diǎn)k點(diǎn)屬于最多，然后將點(diǎn)a劃分為該類缺點(diǎn)：SVM（支持向量機(jī)）在測試階段花費(fèi)的時(shí)間太長，KNN與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別在于logistic回歸更像分類算法。不同的是logistic回歸采用logistic損失，支持向量機(jī)采用后驗(yàn)損失。這兩個(gè)損失函數(shù)的目的是增加對分類影響較大的數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重，減少與分類關(guān)系較小的數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重。支持向量機(jī)是稀疏的，因?yàn)樗ㄟ^支持向量機(jī)。Logistic回歸通過使用權(quán)重來降低異常值的權(quán)重。

k-means和knn算法的區(qū)別？

K-means聚類算法是HCM（普通的硬c-means聚類算法），這是一種硬劃分方法，結(jié)果不是1就是0，沒有其他情況，具有“非此即彼”的性質(zhì)。

隸屬度矩陣為u。FCM是HCM算法對模糊情況的推廣，用于模糊分類，并給出隸屬度的權(quán)重。

k-means算法和knn算法的區(qū)別？

數(shù)據(jù)可以分為幾個(gè)部分來做小部分的數(shù)據(jù)測試。

計(jì)算機(jī)的內(nèi)存和CPU配置也會(huì)限制計(jì)算速度，尤其是KNN，這是一個(gè)“愚蠢”的算法。

這就是它的工作原理。

為什么python編程中KNN算法分類結(jié)果跑不出來？

KNN算法不僅可用于分類，也可用于回歸。

當(dāng)數(shù)據(jù)標(biāo)簽是連續(xù)變量而不是離散變量時(shí)，將找到樣本的k個(gè)最近鄰，并計(jì)算最近鄰的特征平均值。

Python提供了KNN分類算法和KNN回歸算法的API