机器学习(4): KNN 算法

1. 综述

     1.1 Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法

     1.2 分类(classification)算法

     1.3 输入基于实例的学习(instance-based learning), 懒惰学习(lazy learning)

 

 

3. 算法详述

 

     3.1 步骤：

     为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照

     选择参数K

     计算未知实例与所有已知实例的距离

     选择最近K个已知实例

     根据少数服从多数的投票法则(majority-voting)，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别

 

     3.2 细节:

     关于K

     关于距离的衡量方法:

         3.2.1 Euclidean Distance 定义

 

               

 

4. 算法优缺点：

     4.1 算法优点

          简单

          易于理解

          容易实现

          通过对K的选择可具备丢噪音数据的健壮性