K-邻近算法

  • 采用测量不同特征值之间的距离来进行分类

  • Ad:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定
  • Na:计算复杂度高,空间复杂度高

KNN原理

存在样本集,每个数据都存在标签,输入无标签的新数据后,算法提取出特征最相似的标签。

一般选取前K个数据,通常K不大于20,最后选择K个最相似的数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类标签。

适用

数值型和标称型

算法流程

  • 收集数据

    any method

  • 准备数据

    计算距离数值,最好为格式化的数据

  • 分析数据

    any method

  • 训练算法

    不适用KNN算法

  • 测试算法

    计算错误率

  • 使用算法

    实际应用

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