[转]K近邻算法
什么是K近邻算法
何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻 居。为何要找邻居?打个比方来说,假设你来到一个陌生的村庄,现在你要找到与你有着相似特征的人群融入他们,所谓入伙。
用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居), 这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。根据这个说法,咱们来看下引自维基百科上的一幅图:
如 上图所示,有两类不同的样本数据,分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示,而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据。也就是说,现在, 我们不知道中间那个绿色的数据是从属于哪一类(蓝色小正方形or红色小三角形),下面,我们就要解决这个问题:给这个绿色的圆分类。
我们常说,物以类聚,人以群分,判别一个人是一个什么样品质特征的人,常常可以从他/她身边的朋友入手,所谓观其友,而识其人。我们不是要判别上图中那个绿色的圆是属于哪一类数据么,好说,从它的邻居下手。但一次性看多少个邻居呢?从上图中,你还能看到:
- 如果K=3,绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角形和1个蓝色小正方形,少数从属于多数,基于统计的方法,判定绿色的这个待分类点属于红色的三角形一类。
- 如果K=5,绿色圆点的最近的5个邻居是2个红色三角形和3个蓝色的正方形,还是少数从属于多数,基于统计的方法,判定绿色的这个待分类点属于蓝色的正方形一类。
于此我们看到,当无法判定当前待分类点是从属于已知分类中的哪一类时,我们可以依据统计学的理论看它所处的位置特征,衡量它周围邻居的权重,而把它归为(或分配)到权重更大的那一类。这就是K近邻算法的核心思想。
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