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K最近邻#xff08;K-Nearest Neighbors#xff0c;简称KNN#xff09;算法是一种常用的基于实例的监督学习算法。它可以用于分类和回归问题#xff0c;并且是一种非常直观和简单的机器学习算法。
KNN算法的基本思想是#xff1a;对于一个新的样本数据…一、KNN模型
K最近邻K-Nearest Neighbors简称KNN算法是一种常用的基于实例的监督学习算法。它可以用于分类和回归问题并且是一种非常直观和简单的机器学习算法。
KNN算法的基本思想是对于一个新的样本数据在训练数据集中找到与其最接近的K个邻居然后根据这K个邻居的标签或属性进行预测。预测的过程即为统计K个邻居中最常见的标签对于分类问题或计算K个邻居的平均值对于回归问题。
KNN算法的主要步骤如下
准备训练数据集包括样本数据和对应的标签对于分类问题或属性值对于回归问题。选择一个合适的距离度量方法常用的有欧氏距离、overlapping距离等。对于一个新的样本数据计算其与训练数据集中所有样本的距离。根据距离的大小选取与新样本距离最近的K个邻居。对于分类问题统计K个邻居中各类别的出现频率选择频率最高的类别作为预测结果。对于回归问题计算K个邻居的平均值作为预测结果。输出预测结果。
KNN算法的核心思想是基于样本之间的相似性进行预测。它假设相似的样本在特征空间中具有相似的输出因此通过寻找最近的邻居来进行预测。KNN算法的优点包括简单易懂、无需模型训练和快速预测。然而它也有一些限制如对于大规模数据集的计算开销较大对于高维数据和不平衡数据的处理能力较弱等。
在使用KNN算法时需要注意选择合适的K值较小的K值可能会导致对噪声敏感较大的K值可能会导致模糊性增加。此外对数据进行预处理如特征缩放也可能对KNN的性能产生影响。
总的来说KNN算法是一种简单但有效的机器学习算法适用于小规模数据集和简单分类或回归任务。它在实际应用中被广泛使用特别是在模式识别、推荐系统和数据挖掘等领域。
关于KNN算法更加详细的介绍可以参考这篇博客机器学习08最近邻学习.
二、基于weka手工实现KNN算法
package weka.classifiers.myf;import weka.classifiers.Classifier;
import weka.core.*;/*** author YFMan* Description 自定义的 KNN 分类器* Date 2023/5/25 14:35*/
public class myKNN extends Classifier {// 训练数据集protected Instances m_Train;// 类别数protected int m_NumClasses;// 设置 kNN 参数protected int m_kNN 3;// 属性数protected double m_NumAttributesUsed;/** Author YFMan* Description 根据训练数据 建立 KNN 模型* Date 2023/5/25 18:27* Param [instances]* return void**/public void buildClassifier(Instances instances) throws Exception {// 初始化类别数m_NumClasses instances.numClasses();// 初始化训练集m_Train instances;// 初始化属性数m_NumAttributesUsed 0.0;for (int i 0; i m_Train.numAttributes(); i) {if (i ! m_Train.classIndex()) {m_NumAttributesUsed 1.0;}}}/** Author YFMan* Description 对单个实例进行分类* Date 2023/5/25 18:27* Param [instance]* return double[]**/public double[] distributionForInstance(Instance instance) throws Exception {// 计算 instance 与 instances 中每个实例的欧式距离double[] distances new double[m_Train.numInstances()];for (int i 0; i m_Train.numInstances(); i) {distances[i] 0;// 计算 instance 与 instances 中每个实例的 d^2for (int j 0; j m_Train.numAttributes(); j) {if (j ! m_Train.classIndex()) {// 计算 overlap 距离
// if(instance.value(j)!m_Train.instance(i).value(j)){
// distances[i] 1;
// }// 计算 Euclidean 距离double diff instance.value(j) - m_Train.instance(i).value(j);distances[i] diff * diff;}}// 对 d^2 开根号distances[i] Math.sqrt(distances[i]);}// 对 distances 进行排序 (得到的是排序后的下标)int[] sortedDistances Utils.sort(distances);// 计算 distributiondouble[] distribution new double[m_NumClasses];for (int i0;im_NumClasses;i){distribution[i] 1.0;}int total m_NumClasses;for (int i 0; i m_kNN; i) {distribution[(int) m_Train.instance(sortedDistances[i]).classValue()] 1.0;total 1;}// 归一化for (int i0;im_NumClasses;i){distribution[i] / total;}// 返回各个类别的 distributionreturn distribution;}/** Author YFMan* Description 主函数* Date 2023/5/25 18:27* Param [argv] 命令行参数* return void**/public static void main(String[] argv) {runClassifier(new myKNN(), argv);}
}
