KNN算法
来源:互联网 发布:ios sql 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 00:54
1.简介
kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。kNN算法则是从训练集中找到和新数据最接近的k条记录,然后根据他们的主要分类来决定新数据的类别。该算法涉及3个主要因素:训练集、距离或相似的衡量、k的大小。
下图中,绿色圆要被决定赋予哪个类,是红色三角形还是蓝色四方形?如果K=3,由于红色三角形所占比例为2/3,绿色圆将被赋予红色三角形那个类,如果K=5,由于蓝色四方形比例为3/5,因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。
K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,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。该方法的思路是: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。KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合。
KNN算法不仅可以用于分类,还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居,将这些邻居的属性的平均值赋给该样本,就可以得到该样本的属性。更有用的方法是将不同距离的邻居对该样本产生的影响给予不同的权值(weight),如权值与距离成反比。
2. 算法要点
kNN算法的指导思想是“近朱者赤,近墨者黑”,由你的邻居来推断出你的类别。
算法流程
计算步骤如下:
1)算距离:给定测试对象,计算它与训练集中的每个对象的距离
2)找邻居:圈定距离最近的k个训练对象,作为测试对象的近邻
3)做分类:根据这k个近邻归属的主要类别,来对测试对象分类
1) 距离或相似度的衡量
什么是合适的距离衡量?距离越近应该意味着这两个点属于一个分类的可能性越大。
角的距离衡量包括欧式距离、夹角余弦等。
对于文本分类来说,使用余弦(cosine)来计算相似度就比欧式(Euclidean)距离更合适。
2)类别的判定
投票决定:少数服从多数,近邻中哪个类别的点最多就分为该类。
加权投票法:根据距离的远近,对近邻的投票进行加权,距离越近则权重越大(权重为距离平方的倒数)
3. 优缺点
1、优点
简单,易于理解,易于实现,无需估计参数,无需训练
适合对稀有事件进行分类(例如当流失率很低时,比如低于0.5%,构造流失预测模型)
特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签),例如根据基因特征来判断其功能分类,kNN比SVM的表现要好
2、缺点
懒惰算法,对测试样本分类时的计算量大,内存开销大,评分慢
可解释性较差,无法给出决策树那样的规则。
改进策略
1、k值设定为多大?
k太小,分类结果易受噪声点影响;k太大,近邻中又可能包含太多的其它类别的点。(对距离加权,可以降低k值设定的影响)
k值通常是采用交叉检验来确定(以k=1为基准)
经验规则:k一般低于训练样本数的平方根
2、类别如何判定最合适?
投票法没有考虑近邻的距离的远近,距离更近的近邻也许更应该决定最终的分类,所以加权投票法更恰当一些。
3、如何选择合适的距离衡量?
高维度对距离衡量的影响:众所周知当变量数越多,欧式距离的区分能力就越差。
变量值域对距离的影响:值域越大的变量常常会在距离计算中占据主导作用,因此应先对变量进行标准化。
4、训练样本是否要一视同仁?
在训练集中,有些样本可能是更值得依赖的。
可以给不同的样本施加不同的权重,加强依赖样本的权重,降低不可信赖样本的影响。
5、性能问题?
kNN是一种懒惰算法,平时不好好学习,考试(对测试样本分类)时才临阵磨枪(临时去找k个近邻)。
懒惰的后果:构造模型很简单,但在对测试样本分类地的系统开销大,因为要扫描全部训练样本并计算距离。
已经有一些方法提高计算的效率,例如压缩训练样本量等。
6、能否大幅减少训练样本量,同时又保持分类精度?
浓缩技术(condensing)
编辑技术(editing)
参考
http://baike.baidu.com/view/1485833.htm
http://blog.csdn.net/jmydream/article/details/8644004
- KNN算法
- KNN算法
- KNN算法
- KNN算法
- kNN算法
- KNN算法
- KNN算法
- KNN算法
- KNN算法
- knn算法
- kNN算法
- knn算法
- KNN算法
- KNN算法
- KNN算法
- KNN算法
- kNN算法
- KNN算法
- PHP中public、protected、private三种访问修饰符的区别
- 嵌入式操作系统内存管理 mmu
- 【Javaweb】Eclipse for JavaEE新建的Web工程自动生成web.xml
- Android 开源框架Universal-Image-Loader完全解析(二)--- 图片缓存策略详解
- AQS简介
- KNN算法
- 外网访问OpenWrt
- BASIC HTTP AUTHENTICATION ON ANDROID
- 简单模拟spring装载注入bean原理
- 2015年十大热门Android开源新项目
- Leetcode ☞ 83. Remove Duplicates from Sorted List
- Android 开源框架Universal-Image-Loader完全解析(三)---源代码解读
- 输出最大数和第二大数
- 1010. Radix (25)