knn演算法與近鄰分類演算法的區別

㈠ knn是什麼意思

作為一種非參數的分類演算法，K-近鄰（KNN）演算法是非常有效和容易實現的。它已經廣泛應用於分類、回歸和模式識別等。

在應用KNN演算法解決問題的時候，要注意兩個方面的問題——樣本權重和特徵權重。利用SVM來確定特徵的權重，提出了基於SVM的特徵加權演算法（FWKNN，featureweightedKNN）。實驗表明，在一定的條件下，FWKNN能夠極大地提高分類准確率。

(1)knn演算法與近鄰分類演算法的區別擴展閱讀：

KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最鄰近法，最初由 Cover和Hart於1968年提出，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。該方法的思路非常簡單直觀：

如果一個樣本在特徵空間中的K個最相似（即特徵空間中最鄰近）的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。該方法在定類決策上只依據最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。

㈡ 什麼叫做knn演算法

在模式識別領域中，最近鄰居法（KNN演算法，又譯K-近鄰演算法）是一種用於分類和回歸的非參數統計方法。

在這兩種情況下，輸入包含特徵空間（Feature Space）中的k個最接近的訓練樣本。

1、在k-NN分類中，輸出是一個分類族群。一個對象的分類是由其鄰居的「多數表決」確定的，k個最近鄰居（k為正整數，通常較小）中最常見的分類決定了賦予該對象的類別。若k=1，則該對象的類別直接由最近的一個節點賦予。

2、在k-NN回歸中，輸出是該對象的屬性值。該值是其k個最近鄰居的值的平均值。

最近鄰居法採用向量空間模型來分類，概念為相同類別的案例，彼此的相似度高，而可以藉由計算與已知類別案例之相似度，來評估未知類別案例可能的分類。

K-NN是一種基於實例的學習，或者是局部近似和將所有計算推遲到分類之後的惰性學習。k-近鄰演算法是所有的機器學習演算法中最簡單的之一。

無論是分類還是回歸，衡量鄰居的權重都非常有用，使較近鄰居的權重比較遠鄰居的權重大。例如，一種常見的加權方案是給每個鄰居權重賦值為1/ d，其中d是到鄰居的距離。

鄰居都取自一組已經正確分類（在回歸的情況下，指屬性值正確）的對象。雖然沒要求明確的訓練步驟，但這也可以當作是此演算法的一個訓練樣本集。

k-近鄰演算法的缺點是對數據的局部結構非常敏感。

K-均值演算法也是流行的機器學習技術，其名稱和k-近鄰演算法相近，但兩者沒有關系。數據標准化可以大大提高該演算法的准確性。

參數選擇

如何選擇一個最佳的K值取決於數據。一般情況下，在分類時較大的K值能夠減小雜訊的影響，但會使類別之間的界限變得模糊。一個較好的K值能通過各種啟發式技術（見超參數優化）來獲取。

雜訊和非相關性特徵的存在，或特徵尺度與它們的重要性不一致會使K近鄰演算法的准確性嚴重降低。對於選取和縮放特徵來改善分類已經作了很多研究。一個普遍的做法是利用進化演算法優化功能擴展，還有一種較普遍的方法是利用訓練樣本的互信息進行選擇特徵。

在二元（兩類）分類問題中，選取k為奇數有助於避免兩個分類平票的情形。在此問題下，選取最佳經驗k值的方法是自助法。

㈢ knn演算法是什麼

KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最鄰近法，最初由Cover和Hart於1968年提出，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。

作為一種非參數的分類演算法，K-近鄰（KNN）演算法是非常有效和容易實現的。它已經廣泛應用於分類、回歸和模式識別等。

介紹

KNN演算法本身簡單有效，它是一種lazy-learning演算法，分類器不需要使用訓練集進行訓練，訓練時間復雜度為0。KNN分類的計算復雜度和訓練集中的文檔數目成正比，也就是說，如果訓練集中文檔總數為n，那麼KNN的分類時間復雜度為O(n)。

KNN方法雖然從原理上也依賴於極限定理，但在類別決策時，只與極少量的相鄰樣本有關。由於KNN方法主要靠周圍有限的鄰近的樣本，而不是靠判別類域的方法來確定所屬類別的，因此對於類域的交叉或重疊較多的待分樣本集來說，KNN方法較其他方法更為適合。

㈣ knn和kmeans的區別

knn屬於監督學習,類別是已知的,通過對已知分類的數據進行訓練和學習,找到這些不同類的特徵,再對未分類的數據進行分類。kmeans屬於非監督學習,事先不知道數據會分為幾類,通過聚類分析將數據聚合成幾個群體。

knn和kmeans的區別

1.KNN演算法是分類演算法，分類演算法肯定是需要有學習語料，然後通過學習語料的學習之後的模板來匹配我們的測試語料集，將測試語料集合進行按照預先學習的語料模板來分類

2Kmeans演算法是聚類演算法，聚類演算法與分類演算法最大的區別是聚類演算法沒有學習語料集合。

K-means演算法是聚類分析中使用最廣泛的演算法之一。它把n個對象根據他們的屬性分為k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。

Kmeans演算法的缺陷

聚類中心的個數K 需要事先給定，但在實際中這個 K 值的選定是非常難以估計的，很多時候，事先並不知道給定的數據集應該分成多少個類別才最合適

Kmeans需要人為地確定初始聚類中心，不同的初始聚類中心可能導致完全不同的聚類結果。(可以使用Kmeans++演算法來解決)

針對上述第2個缺陷，可以使用Kmeans++演算法來解決

K-Means ++ 演算法

k-means++演算法選擇初始seeds的基本思想就是：初始的聚類中心之間的相互距離要盡可能的遠。

從輸入的數據點集合中隨機選擇一個點作為第一個聚類中心

對於數據集中的每一個點x，計算它與最近聚類中心(指已選擇的聚類中心)的距離D(x)

選擇一個新的數據點作為新的聚類中心，選擇的原則是：D(x)較大的點，被選取作為聚類中心的概率較大

重復2和3直到k個聚類中心被選出來

利用這k個初始的聚類中心來運行標準的k-means演算法

從上面的演算法描述上可以看到，演算法的關鍵是第3步，如何將D(x)反映到點被選擇的概率上，一種演算法如下：

先從我們的資料庫隨機挑個隨機點當「種子點」

對於每個點，我們都計算其和最近的一個「種子點」的距離D(x)並保存在一個數組里，然後把這些距離加起來得到Sum(D(x))。

然後，再取一個隨機值，用權重的方式來取計算下一個「種子點」。這個演算法的實現是，先取一個能落在Sum(D(x))中的隨機值Random，然後用Random -= D(x)，直到其<=0，此時的點就是下一個「種子點」。

重復2和3直到k個聚類中心被選出來

利用這k個初始的聚類中心來運行標準的k-means演算法

㈤ 三種經典的數據挖掘演算法

演算法，可以說是很多技術的核心，而數據挖掘也是這樣的。數據挖掘中有很多的演算法，正是這些演算法的存在，我們的數據挖掘才能夠解決更多的問題。如果我們掌握了這些演算法，我們就能夠順利地進行數據挖掘工作，在這篇文章我們就給大家簡單介紹一下數據挖掘的經典演算法，希望能夠給大家帶來幫助。
1.KNN演算法
KNN演算法的全名稱叫做k-nearest neighbor classification，也就是K最近鄰，簡稱為KNN演算法，這種分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似，即特徵空間中最鄰近的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。KNN演算法常用於數據挖掘中的分類，起到了至關重要的作用。
2.Naive Bayes演算法
在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有著堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率。同時，NBC模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，演算法也比較簡單。理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。但是實際上並非總是如此，這是因為NBC模型假設屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。在屬性個數比較多或者屬性之間相關性較大時，NBC模型的分類效率比不上決策樹模型。而在屬性相關性較小時，NBC模型的性能最為良好。這種演算法在數據挖掘工作使用率還是挺高的，一名優秀的數據挖掘師一定懂得使用這一種演算法。
3.CART演算法
CART, 也就是Classification and Regression Trees。就是我們常見的分類與回歸樹，在分類樹下面有兩個關鍵的思想。第一個是關於遞歸地劃分自變數空間的想法；第二個想法是用驗證數據進行剪枝。這兩個思想也就決定了這種演算法的地位。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於KNN演算法、Naive Bayes演算法、CART演算法的相關知識，其實這三種演算法在數據挖掘中占據著很高的地位，所以說如果要從事數據挖掘行業一定不能忽略這些演算法的學習。

㈥ 什麼是knn演算法

作為一種非參數的分類演算法，K-近鄰（KNN）演算法是非常有效和容易實現的。它已經廣泛應用於分類、回歸和模式識別等。在應用KNN演算法解決問題的時候，要注意兩個方面的問題——樣本權重和特徵權重。利用SVM來確定特徵的權重，提出了基於SVM的特徵加權演算法（FWKNN,feature
weighted
KNN）。實驗表明，在一定的條件下，FWKNN能夠極大地提高分類准確率。

㈦ KNN演算法，k近鄰

K最近鄰(k-Nearest Neighbour，KNN)分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。

㈧ KNN 演算法-理論篇-如何給電影進行分類

KNN 演算法 的全稱是 K-Nearest Neighbor ，中文為 K 近鄰 演算法，它是基於 距離 的一種演算法，簡單有效。

KNN 演算法 即可用於分類問題，也可用於回歸問題。

假如我們統計了一些 電影數據，包括電影名稱，打鬥次數，接吻次數，電影類型 ，如下：

可以看到，電影分成了兩類，分別是動作片和愛情片。

如果現在有一部新的電影A，它的打鬥和接吻次數分別是80 和7，那如何用KNN 演算法對齊進行分類呢？

我們可以將打鬥次數作為 X 軸 ，接吻次數作為 Y 軸 ，將上述電影數據畫在一個坐標系中，如下：

通過上圖可以直觀的看出，動作電影與愛情電影的分布范圍是不同的。

KNN 演算法 基於距離，它的原理是： 選擇與待分類數據最近的K 個點，這K 個點屬於哪個分類最多，那麼待分類數據就屬於哪個分類 。

所以，要判斷電影A 屬於哪一類電影，就要從已知的電影樣本中，選出距離電影A 最近的K 個點：

比如，我們從樣本中選出三個點（即 K 為 3），那麼距離電影A 最近的三個點是《功夫》，《黑客帝國》和《戰狼》，而這三部電影都是動作電影。因此，可以判斷電影A 也是動作電影。

另外，我們還要處理兩個問題：

關於點之間的距離判斷，可以參考文章 《計算機如何理解事物的相關性》 。

至於K 值的選擇，K 值較大或者較小都會對模型的訓練造成負面影響，K 值較小會造成 過擬合 ，K 值較大 欠擬合 。

因此，K 值的選擇，一般採用 交叉驗證 的方式。

交叉驗證的思路是，把樣本集中的大部分樣本作為訓練集，剩餘部分用於預測，來驗證分類模型的准確度。一般會把 K 值選取在較小范圍內，逐一嘗試K 的值，當模型准確度最高時，就是最合適的K 值。

可以總結出， KNN 演算法 用於分類問題時，一般的步驟是：

如果，我們現在有一部電影B，知道該電影屬於動作電影，並且知道該電影的接吻次數是 7 ，現在想預測該電影的打鬥次數是多少？

這個問題就屬於 回歸問題 。

首先看下，根據已知數據，如何判斷出距離電影B 最近的K 個點。

我們依然設置K 為3，已知數據為：

根據已知數據可以畫出下圖：

圖中我畫出了一條水平線，這條線代表所有接吻次數是7 的電影，接下來就是要找到距離 這條線 最近的三部（K 為 3）動作電影。

可以看到，距離這條水平線最近的三部動作電影是《功夫》，《黑客帝國》和《戰狼》，那麼這三部電影的打鬥次數的平均值，就是我們預測的電影B 的打鬥次數。

所以，電影B 的打鬥次數是：

本篇文章主要介紹了 KNN 演算法 的基本原理，它簡單易懂，即可處理分類問題，又可處理回歸問題。

KNN 演算法 是基於 距離 的一種機器學習演算法，需要計算測試點與樣本點之間的距離。因此，當數據量大的時候，計算量就會非常龐大，需要大量的存儲空間和計算時間。

另外，如果樣本數據分類不均衡，比如有些分類的樣本非常少，那麼該類別的分類准確率就會很低。因此，在實際應用中，要特別注意這一點。

（本節完。）

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㈨ 常見的監督學習演算法

K-近鄰演算法：K-近鄰是一種分類演算法，其思路是如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。

K通常是不大於20的整數。KNN演算法中，所選擇的鄰居都是已經正確分類的對象。該方法在定類決策上只依據最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。

ID3演算法：劃分數據集的最大原則就是將數據變得更加有序。熵（entropy）是描述信息不確定性（雜亂程度）的一個值。

(9)knn演算法與近鄰分類演算法的區別擴展閱讀：

注意事項：

分類：當數據被用於預測類別時，監督學習也可處理這類分類任務。給一張圖片貼上貓或狗的標簽就是這種情況。當分類標簽只有兩個時，這就是二元分類，超過兩個則是多元分類。

預測：這是一個基於過去和現在的數據預測未來的過程，其最大應用是趨勢分析。一個典型實例是根據今年和前年的銷售業績以預測下一年的銷售業績。