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knn回歸演算法
發布時間：2025-06-30 12:42:15Ⅰ 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。
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