16_k近邻算法总结
1.k近邻算法属于分类算法
2.你的“邻居”来推断出你的类别
3.标准定义: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。
4.计算距离公式:
比如说,a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3),不一定非要是三维的哦!
5.sklearn k-近邻算法API:
n_neighbors:int,可选(默认= 5),k_neighbors查询默认使用的邻居数
algorithm:{‘auto’,‘ball_tree’,‘kd_tree’,‘brute’},可选用于计算最近邻居的算法:‘ball_tree’将会使用 BallTree,‘kd_tree’将使用 KDTree。‘auto’将尝试根据传递给fit方法的值来决定最合适的算法。 (不同实现方式影响效率)
6.机器学习数据处理流程:
1、数据集的处理
2、分割数据集
3、对数据集进行标准化
4、estimator流程进行分类预测
7.k-近邻中k的取值大小:
1、k值取多大?有什么影响?
k值取很小:容易受异常点影响
k值取很大:容易受最近数据太多导致比例变化
8.k-近邻算法优缺点:
优点: 简单,易于理解,易于实现,无需估计参数,无需训练。
缺点: 懒惰算法,对测试样本分类时的计算量大,内存开销大
必须指定K值,K值选择不当则分类精度不能保证。
9.使用场景:小数据场景,几千~几万样本,具体场景具体业务去测试。(k近邻算法不太常用)
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