K近邻法(K-Nearest Neighbor,KNN)
KNN是一种基本分类与回归方法,本篇只总结分类问题中的KNN。
- 输入:样本的特征向量,对应于特征空间中的点
- 输出:样本的类别,可取多类
- 算法思想:给定一个样本类别已知的训练数据集,对于新样本,根据其K个最近邻训练样本的类别,通过多数表决等方式进行类别预测。(不具有显式的学习过程) 实际是利用训练数据集对特征向量空间划分,并将其作为其分类的“模型”
- 三个基本要素(当三个要素确定后,结果唯一确定):
- K值的选择(交叉验证法):K太小,整体模型会变得复杂,易过拟合;K太大,模型太简单。
- 距离度量(常用欧氏距离、常用Lp、曼哈顿距离、Minkowski):特征空间中两个样本的距离是两个样本相似程度的反映
- 分类决策规则【多数表决规则,(加权)投票法】; 回归问题【(加权)平均法】
- kd树(kd tree)
- 存储K维空间数据的结构,以便快速检索
- 二叉树,表示对k维空间的一个划分,每个结点对应于k维空间划分中的一个超矩形区域
- 更适用于训练样本远大于空间维数时的K近邻搜索,当空间维数接近训练样本数时,效率迅速下降,几乎接近线性扫描
- N为训练样本数时,复杂度O(logN)
K近邻法(K-Nearest Neighbor,KNN)的更多相关文章
- k近邻算法(k-nearest neighbor,k-NN)
kNN是一种基本分类与回归方法.k-NN的输入为实例的特征向量,对应于特征空间中的点:输出为实例的类别,可以取多类.k近邻实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的"模型&q ...
- k近邻法(kNN)
<统计学习方法>(第二版)第3章 3 分类问题中的k近邻法 k近邻法不具有显式的学习过程. 3.1 算法(k近邻法) 根据给定的距离度量,在训练集\(T\)中找出与\(x\)最邻近的\(k ...
- 学习笔记——k近邻法
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,这\(k\)个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分给这个类. \(k\) 近邻法(\(k\)-nearest neighbor, ...
- K近邻法(KNN)原理小结
K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了,在我们平常的生活中也会不自主的应用.比如,我们判断一个人的人品,只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出 ...
- 机器学习中 K近邻法(knn)与k-means的区别
简介 K近邻法(knn)是一种基本的分类与回归方法.k-means是一种简单而有效的聚类方法.虽然两者用途不同.解决的问题不同,但是在算法上有很多相似性,于是将二者放在一起,这样能够更好地对比二者的异 ...
- k近邻法
k近邻法(k nearest neighbor algorithm,k-NN)是机器学习中最基本的分类算法,在训练数据集中找到k个最近邻的实例,类别由这k个近邻中占最多的实例的类别来决定,当k=1时, ...
- 《统计学习方法(李航)》讲义 第03章 k近邻法
k 近邻法(k-nearest neighbor,k-NN) 是一种基本分类与回归方法.本书只讨论分类问题中的k近邻法.k近邻法的输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点;输出为实例的类别,可以取多类 ...
- scikit-learn K近邻法类库使用小结
在K近邻法(KNN)原理小结这篇文章,我们讨论了KNN的原理和优缺点,这里我们就从实践出发,对scikit-learn 中KNN相关的类库使用做一个小结.主要关注于类库调参时的一个经验总结. 1. s ...
- 统计学习方法(三)——K近邻法
/*先把标题给写了.这样就能经常提醒自己*/ 1. k近邻算法 k临近算法的过程,即对一个新的样本,找到特征空间中与其最近的k个样本,这k个样本多数属于某个类,就把这个新的样本也归为这个类. 算法 ...
随机推荐
- Override is not allowed when implementing interface method Bytecode Version Overriding and Hiding Methods
java - @Override is not allowed when implementing interface method - Stack Overflow https://stackove ...
- 算法4-10:BST平衡二叉树的删除操作
偷懒方法 public void delete(Key key) { insert(key, null); } 这样的方法就是将key相应的值覆盖成null.当读取该键值的时候将会返回null. 这是 ...
- Deep Learning 28:读论文“Multi Column Deep Neural Network for Traffic Sign Classification”-------MCDNN 简单理解
读这篇论文“ Multi Column Deep Neural Network for Traffic Sign Classification”是为了更加理解,论文“Multi-column Deep ...
- mysql07---主从复制
mysql主从复制,replication,(可以一主多从,不可一从多主) 原理: 主从分离,最少2台服务器.主服务器里面的数据,要在从服务器里面都有一份. 把主服务器的所有insert,update ...
- JavaScript基础简要
JavaScript 引用外部js : <script src="2.js"type="text/javascript"></scri ...
- 日元兑换——国内兑换需要护照和签证,国外的机场有兑换ATM
在中国换日元:在中国的商业银行都可以换取日元,但是换汇者必须持有护照.签证等材料.换汇的汇率是按照即时汇率进行结算,如是现钞则按钞买价兑换,另外还要收取0.5%的手续费. 在日本换日元:除了在日本银行 ...
- 并不对劲的bzoj1500: [NOI2005]维修数列
传送门-> 这题没什么好说的……小清新数据结构题……并不对劲的人太菜了,之前照着标程逐行比对才过了这道题,前几天刚刚把这题一遍写对…… 其实这题应该口胡很容易.操作1,2,3,4,5就是普通的s ...
- json 获取属性值
ajax后台获取json数据 前台赋值.由于值太多 一个个写 val会类似的.因为直接字段值和 前台的标签id相同,这样只要循环结果集json赋值即可. 这里需要用到json的字段值 var data ...
- String类的直接赋值和构造方法赋值的区别
直接赋值:只开辟一块堆内存空间,而且保存的字符串可以自动入池,以供其他内容相同的字符串对象使用. 构造方法:开辟两块堆内存空间,有一块成为垃圾,并且字符串的内容无法自动入池,但是可以使用String类 ...
- bzoj 1407: [Noi2002]Savage【扩展欧几里得+中国剩余定理】
首先答案不会很大,所以枚举答案m,于是把问题转为了判定: 关于如何判定: 首先题目中虽然没说但是数据是按照初始洞穴编号排的序,所以并不用自己重新再排 假设当前答案为m,相遇时间为x,野人i和j,那么可 ...