KNN最邻近分类算法

让我为您详细讲解 KNN 最邻近分类算法作用与使用方法的完整攻略。

什么是 KNN 最邻近分类算法？

KNN 是一种监督学习算法，最初于 1951 年由 Fix 和 Hodges 提出。它通过计算待分类对象与训练集中各个样本的距离，找出与待分类对象距离最近的 k 个样本，然后通过这 k 个样本的标签进行投票或计算，来确定待分类对象的标签。

KNN 最邻近分类算法的作用

KNN 最邻近分类算法主要用于分类问题，在图像识别、信用评级等领域都有广泛的应用。其作用在于，根据训练数据集中的样本，预测新的数据所属的类别。

如何使用 KNN 最邻近分类算法？

使用 KNN 最邻近分类算法，需要经过以下几个步骤：

步骤一：准备数据

首先，需要提供一个已经标记好类别的数据集。可以从公共数据集获取数据，也可以自己构建数据集。

步骤二：确定 K 值

K 值代表最近邻的数量，它直接影响 KNN 算法的准确性。可以通过交叉验证来确定 K 值。

步骤三：计算距离

对于每个待分类的样本，计算它与训练集中所有样本的距离，通常使用欧式距离来计算样本间的距离。

步骤四：找出最近邻

找出与待分类样本距离最近的 k 个邻居。

步骤五：进行分类

选出 k 个邻居后，根据它们所属的标签进行投票或计算，以确定待分类样本所属的类别。

下面给出两个示例说明：

示例一：手写数字识别

假设我们有一个手写数字识别的任务，训练集中包含 1000 个手写数字图片，每个图片都标记了它所代表的数字。现在我们有一张新的手写数字图片，要预测它的数字。

步骤一：准备数据

首先，需要将手写数字图片转换为数据表示，比如使用每个像素的灰度值表示每个样本。最终形成的数据集是一个矩阵，每一行表示一个手写数字图片。

步骤二：确定 K 值

使用交叉验证的方式，通过计算不同 K 值的准确性，找到最优的 K 值。

步骤三：计算距离

对于待分类的手写数字图片，计算它与训练集中所有图片的距离，通常使用欧式距离等距离度量。

步骤四：找出最近邻

找出与待分类手写数字图片距离最近的 k 个邻居。

步骤五：进行分类

选出 k 个邻居后，根据它们所属的数字进行投票或计算，以确定待分类手写数字图片所属的数字。

示例二：鸢尾花分类

假设我们有一组鸢尾花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度的数据集，包含 150 条记录，每条记录标注了鸢尾花的种类。现在有一个新的鸢尾花数据，要预测它的种类。

步骤一：准备数据

首先，将鸢尾花的四个特征转换为数据表示，形成一个矩阵，每一行表示一个鸢尾花。

步骤二：确定 K 值

使用交叉验证的方式，通过计算不同 K 值的准确性，找到最优的 K 值。

步骤三：计算距离

对于待分类的鸢尾花，计算它与训练集中所有花的距离，通常使用欧式距离等距离度量。

步骤四：找出最近邻

找出与待分类鸢尾花距离最近的 k 个邻居。

步骤五：进行分类

选出 k 个邻居后，根据它们所属的鸢尾花种类进行投票或计算，以确定待分类鸢尾花的种类。

以上就是 KNN 最邻近分类算法的完整攻略。