KNN算法,k近鄰

KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最鄰近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，是一個(gè)理論上比較成熟的方法，也是最簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。作為一種非參數(shù)的分類算法，K-近鄰（KNN）算法是非常有效和容易實(shí)現(xiàn)的。

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KNN 的計(jì)算過程是大量計(jì)算樣本點(diǎn)之間的距離。為了減少計(jì)算距離次數(shù)，提升 KNN 的搜索效率，人們提出了 KD 樹（K-Dimensional 的縮寫）。KD 樹是對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)在 K 維空間中劃分的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

簡(jiǎn)單地說，K-近鄰算法采用測(cè)量不同特征值之間的距離方法進(jìn)行分類。歐氏距離是最常見的距離度量，衡量的是多維空間中各個(gè)點(diǎn)之間的絕對(duì)距離。

K-近鄰(KNearestNeighbor，KNN)算法簡(jiǎn)介 ：對(duì)于一個(gè)未知的樣本，我們可以根據(jù)離它最近的k個(gè)樣本的類別來判斷它的類別。

K-近鄰算法(KNN)

簡(jiǎn)單地說，K-近鄰算法采用測(cè)量不同特征值之間的距離方法進(jìn)行分類。歐氏距離是最常見的距離度量，衡量的是多維空間中各個(gè)點(diǎn)之間的絕對(duì)距離。

KNN的全稱是K Nearest Neighbors，意思是K個(gè)最近的鄰居，KNN（K-NearesNeighbor） 即K鄰近法，是一個(gè)理論上比較成熟的、也是最簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。用老話就說：“人以群分，物以類聚”。

在模式識(shí)別領(lǐng)域中，最近鄰居法（KNN算法，又譯K-近鄰算法）是一種用于分類和回歸的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法。在這兩種情況下，輸入包含特征空間（Feature Space）中的k個(gè)最接近的訓(xùn)練樣本。在k-NN分類中，輸出是一個(gè)分類族群。

K-近鄰算法(K-NN)

1、在 k 近鄰算法中常用的距離度量方式是歐式距離，也即 L2 距離， L2 距離計(jì)算公式如下：一般而言，k 值的大小對(duì)分類結(jié)果有著重大的影響。

2、K-近鄰(KNearestNeighbor，KNN)算法簡(jiǎn)介 ：對(duì)于一個(gè)未知的樣本，我們可以根據(jù)離它最近的k個(gè)樣本的類別來判斷它的類別。

3、KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最鄰近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，是一個(gè)理論上比較成熟的方法，也是最簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。作為一種非參數(shù)的分類算法，K-近鄰（KNN）算法是非常有效和容易實(shí)現(xiàn)的。

4、K-NN是一種基于實(shí)例的學(xué)習(xí)，或者是局部近似和將所有計(jì)算推遲到分類之后的惰性學(xué)習(xí)。k-近鄰算法是所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中最簡(jiǎn)單的之一。無論是分類還是回歸，衡量鄰居的權(quán)重都非常有用，使較近鄰居的權(quán)重比較遠(yuǎn)鄰居的權(quán)重大。

5、簡(jiǎn)單地說，K-近鄰算法采用測(cè)量不同特征值之間的距離方法進(jìn)行分類。歐氏距離是最常見的距離度量，衡量的是多維空間中各個(gè)點(diǎn)之間的絕對(duì)距離。

6、算法的存儲(chǔ)復(fù)雜度為O(n)，時(shí)間復(fù)雜度為O(n)，其中 n 為訓(xùn)練對(duì)象的數(shù)量。

當(dāng)前名稱：knn算法代碼java knn算法實(shí)現(xiàn)流程圖
URL鏈接：http://chinadenli.net/article20/depcojo.html

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