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knn算法案例分析揭秘_knn算法的基本步骤(2024年11月焦点)

内容来源：亚心网络所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

knn算法案例分析

KNN算法详解：优缺点与实际应用 1. 𐟤” KNN是什么？ KNN，全称K最近邻，是一种基于实例的学习方法。它的核心思想是，如果一个样本在特征空间中的k个最近邻居中，大多数属于某一类别，那么这个样本也属于这个类别，并具备该类别的特性。就像“物以类聚，人以群分”，孟母三迁的故事也是为了找到一个合适的住址，加上k个邻居，你和他们品性相同。 𐟓 KNN的三要素 K值的选取：选择合适的K值至关重要。距离度量的方式：如何计算样本之间的距离。分类决策规则：如何根据邻居的类别来决定样本的类别。 𐟌Ÿ KNN的优点理论成熟，思想简单：既可以用于分类，也可以用于回归。非线性分类：适用于非线性分类问题。训练时间复杂度低：仅为O(n)，比支持向量机等算法低。对数据无假设：与朴素贝叶斯相比，准确度高，对异常点不敏感。适用于类域交叉或重叠较多的样本集：KNN方法更适合这种情况。适用于大样本容量：适合样本容量较大的类域自动分类。 𐟚렋NN的缺点计算量大：尤其是特征数非常多的时候。样本不平衡：对稀有类别的预测准确率低。内存占用：KD树、球树等模型建立需要大量内存。懒散学习方法：基本上不学习，预测时速度慢。可解释性不强：相比决策树模型，KNN模型的可解释性较弱。 𐟓 个人总结 KNN在实际应用中的使用性还不是很强，通常使用逻辑回归（LR）和线性分类器（LF）更多。

𐟔堦Ž⧴⥍大经典机器学习算法 ✨ 01 逻辑回归𐟓ˆ 逻辑回归是机器学习从统计学中借鉴的一种技术，专门用于二分类问题。它与线性回归类似，但输出预测值需要通过非线性函数进行变换。 02 线性回归𐟓Š 线性回归是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。它主要关注最小化模型的误差，以可解释性为代价来做出最准确的预测。 03 朴素贝叶斯𐟧 朴素贝叶斯是一种简单但极为强大的预测建模算法。它由两种类型的概率组成，可以直接从训练数据中计算出来：每个类别的概率和给定x值的类别的条件概率。 04 K近邻𐟏 KNN算法非常简单而且有效。它的模型用整个训练数据集表示。通过搜索训练集中K个最相似的实例（邻居），并对这些邻居的输出变量进行汇总，来预测新的数据点。 05 线性判别分析𐟔 传统的逻辑回归仅限于二分类问题。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法（LDA）是首选的线性分类技术。 06 支持向量机𐟛᯸ 支持向量机是最受欢迎和讨论的机器学习算法之一。超平面是分割输入变量空间的线。在SVM中，会选出一个超平面以将输入变量空间中的点按其类别（0类或1类）进行分离。 07 决策树𐟌𓠥†𓧭–树是机器学习的一种重要算法。它可以用二叉树表示，每个节点代表单个输入变量和该变量上的左右孩子（假定变量是数字）。 08 随机森林𐟌𒠩š机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。它是一种称为Bootstrap Aggregation或Bagging的集成机器学习算法。 09 Boosting和AdaBoost𐟚€ Boosting是一种从一些弱分类器中创建一个强分类器的集成技术。它先由训练数据构建一个模型，然后创建第二个模型来尝试纠正第一个模型的错误。 10 学习矢量量化𐟌 K-近邻的缺点是你需要维持整个训练数据集。学习矢量量化算法（LVQ）是一种人工神经网络算法，允许你挂起任意个训练实例并准确学习他们。

大学生R语言编程和数据分析实战指南 𐟎“ 作为一名统计学专业的大学生，你是否在为R语言编程和数据分析而苦恼？别担心，这里有一份实战指南，帮你轻松掌握R语言的核心技能！ 𐟓Š 数据分析基础：从简单统计推断到复杂的数据可视化，我们将一步步教你如何操作。 𐟔 假设检验与区间估计：通过实际案例，学习如何进行假设检验和区间估计，提升数据分析的准确性。 𐟓ˆ 方差齐性检验与正态性检验：掌握这两种检验方法，为你的数据分析提供强有力的支持。 𐟓Š 单双因素方差分析：通过实际数据，学习如何进行单双因素方差分析，探索不同因素对结果的影响。 𐟓ˆ 方差分析表：制作方差分析表，直观展示不同组间的差异。 𐟓Š 一元和多元线性回归：学习如何进行一元和多元线性回归拟合预测，掌握最小二乘法。 𐟓ˆ 相关系数检验与残差分析：通过实际数据，学习如何进行相关系数检验和残差分析，评估模型的拟合效果。 𐟓Š Logistic回归：掌握Logistic回归的基本原理和应用，解决实际问题。 𐟓ˆ 机器学习基础：介绍随机森林、支持向量机、神经网络等机器学习算法，带你入门机器学习领域。 𐟓Š KNN与聚类分析：通过实际案例，学习如何进行KNN分类和聚类分析，探索数据的内在规律。 𐟒ᠩ€š过这份指南，你将能够熟练掌握R语言的核心技能，提升数据分析的能力。加油吧！

学长教你：机器学习入门必知的那些事儿 ❤️ 两年前，我也刚入门机器学习，那时的我完全被数学的魅力所吸引。经过这两年的学习和探索，我深刻体会到数学、统计学和计算机的结合是如此强大。今天，我想和大家分享一些入门机器学习时需要注意的事项。前置要求 𐟓š 首先，你得有一些基础：概率统计：必须得懂什么是频率派和贝叶斯派，最大似然估计、最大后验估计、贝叶斯估计、大数定律、中心极限定律、伯努利分布、高斯分布、噪声，还有梯度的向后传播（优化）和损失函数。这些概念一定要吃透，否则理解机器学习会非常困难。线性代数：矩阵、向量这些都得会。编程：任何编程语言都行，但Python是最佳选择。基础数学：微分、积分这些也得掌握。工科生们，如果你们在大一大二已经学过这些基础课程，那大三就可以开始入门机器学习了！从分类算法开始 𐟎𘀥𜀥狯𜌥碌奅ˆ从分类算法入手：用最大似然估计和最大后验估计来解决扔硬币的问题。这个必须做！学习KNN算法。学习朴素贝叶斯算法。线性回归算法 𐟓ˆ 接下来，可以开始学习线性回归算法。基本概念 𐟌 当你对分类和回归算法有了初步理解后，就可以开始学习一些基本概念了：特征和特征的空间转化。模型的方差和偏差。泛化误差。如何减小泛化误差。验证集。交叉验证。数据清洗（归一化、标准化）。集成学习。其他算法 𐟓š 还有一些重要的算法：监督学习和非监督学习。逻辑回归。 SVM。决策树。随机森林。 K-means聚类。 GMM聚类。 PCA。神经网络（非常重要）。 Adaboosting。 Bagging。学习建议 𐟒ኦ悧Ž‡统计数学什么的，没有必要单独去学，在学习机器学习的时候，会帮助你回忆的。完整地跟着视频学，强烈推荐Andrew吴恩达的课程（英文），讲得很详细，很容易理解。一定要手推公式，理解背后的数学含义。相信我，这对你的理解非常有帮助！每个算法都用Python实现一遍，做一个实战项目。记好笔记，经常复习！结语 𐟌Ÿ 希望大家都能加油，机器学习的世界是广阔的，只要你愿意探索，你会发现无尽的乐趣和挑战！

推荐算法背后的秘密：KNN算法揭秘 𐟍Š𐟍‹ 你有没有想过，当你打开百度时，主页上那些精美的笔记是怎么推送过来的？背后到底有什么神秘的逻辑？其实，这背后有一个非常简单但又高效的推荐算法——KNN算法，也就是“K个最近邻”算法。第一步：提取特征值 𐟓 首先，我们需要从每个用户的行为中提取出一些关键的特征值。比如说，你可能喜欢看美食笔记，那么“美食”就是一个重要的特征。第二步：用户坐标系 𐟓 接下来，我们把所有用户根据这些特征值画在一个坐标系内。每个用户都是一个点，而这些点的位置就代表了他们的兴趣偏好。第三步：找到最近的K个邻居 𐟑劧„𖥐Ž，当一个新用户加入时，我们也把他画在这个坐标系内。接着，我们在坐标系内找到距离这个新用户最近的K个用户。那么，这K个用户喜欢的东西，大概率也会被新用户喜欢。举个例子：识别橘子还是柚子 𐟍Š𐟍‹ 举个更具体的例子吧。假设我们要教会计算机识别一个水果是橘子还是柚子。我们可以把一堆水果按照大小和颜色画在一个坐标系内。然后，来了一个新水果，也把它按照大小和颜色画在坐标系内。接着，在这个新水果附近找最近的5个水果。如果这5个水果中有4个是橘子，1个是柚子，那么大概率这个新水果就是橘子。总结 𐟓 推荐算法的核心就是找到和你兴趣相似的用户，然后把这些用户喜欢的内容推荐给你。KNN算法虽然简单，但非常有效，因为它抓住了人类社交网络的核心——相似性。下次当你刷到喜欢的笔记时，不妨想想背后的这些小秘密吧！

机器学习和深度学习12种核心算法详解今天我们来简单介绍一下机器学习和深度学习中的一些核心算法和神经网络：聚类算法 𐟓Š 聚类算法将数据分成不同的组或簇，组内的数据点彼此相似，而不同组之间的数据点差异较大。贝叶斯算法 𐟧 贝叶斯算法基于贝叶斯定理，用于推断和预测基于先验概率和观测数据的事件概率。回归算法 𐟓ˆ 回归算法用于建立输入变量和输出变量之间的关系模型，以便进行预测或估计。决策树 𐟌𓊠 决策树是一种树状结构，通过一系列的分支和决策节点来表示不同的决策路径，用于分类和预测。支持向量机 𐟛᯸ 支持向量机是一种监督学习算法，通过将数据映射到高维特征空间，构建一个最优的超平面来进行分类。 kNN算法 𐟑加 k最近邻算法根据最近邻的样本进行分类或预测，即根据与待分类样本最接近的k个邻居的标签进行决策。正则化算法 𐟔„ 正则化算法在机器学习中用于降低模型的复杂度，防止过拟合，并提高模型的泛化能力。关联规则算法 𐟛’ 关联规则算法用于发现数据集中项之间的关联或相关性，例如购物篮分析中的商品关联。前馈神经网络 𐟧 前馈神经网络是一种基于人工神经元构建的深度学习模型，用于解决分类和预测问题。深度学习算法 𐟌 深度学习算法是一类基于人工神经网络的机器学习算法，通过多层次的神经网络结构进行学习和预测。主成分分析 𐟓‰ 主成分分析是一种降维算法，用于从高维数据中提取主要特征，并将其转换为低维表示。集成学习 𐟤 集成学习算法通过结合多个基础学习模型的预测结果，以获得更好的整体预测性能。常见的集成学习方法包括随机森林和梯度提升树。 CNN（卷积神经网络） 𐟖𜯸 用于图像和视觉任务的深度学习算法，可以提取特征和进行分类、目标检测等任务。 RNN（循环神经网络） 𐟔„ 适用于序列数据处理，如自然语言处理、语音识别等任务。能够捕捉时间依赖关系。 GAN（生成对抗网络） 𐟎芠用于生成新样本，如图像生成、图像修复等任务。通过生成器和判别器的对抗训练实现。 DQN（深度Q网络） 𐟎 解决强化学习问题的深度学习算法，通过近似Q值函数和与环境交互进行学习和优化。 GNN（图神经网络） 𐟓Š 处理图结构数据，学习节点关系和图的特征。通过迭代更新节点表示向量实现。 DBN（深度置信网络） 𐟌€ 无监督学习算法，用于学习数据的分布和特征表示。由多个受限玻尔兹曼机组成。这些算法在机器学习和深度学习中扮演着重要角色，了解它们可以帮助你更好地理解和应用这些技术。

如何从零开始学习机器学习？𐟤”𐟒𛊥悦žœ你打算从零开始学习机器学习，这可能是一个长期且充满挑战的过程。不过，别担心，我会给你一个10周的学习计划，帮助你逐步掌握这个领域的基础知识。𐟓š 第一周：基础概念与线性模型𐟓– 了解机器学习的基础概念学习线性模型，包括一元线性回归、多元线性回归和对数几率回归介绍sklearn库，并学习如何在kaggle notebook中使用它入门比赛：泰坦尼克号生存预测报名并指导入门构造更多更好的特征掌握逻辑回归的原理学习sklearn中的逻辑回归算法第二周：决策树与剪枝𐟌𓊥�𙠥†𓧭–树的分裂准则了解决策树的剪枝和连续值处理掌握决策树的原理，并学习sklearn中的决策树算法实战：以决策树为分类模型，调节参数优化模型效果第三周：支持向量机与核函数𐟔犥𛺧닥’Œ支持向量机的原始模型学习核函数和软间隔支持向量机掌握svm的原理，并了解sklearn中的svm算法实战：以支持向量机为模型，调节参数优化模型效果第四周：朴素贝叶斯与EM算法𐟧 学习EM算法了解极大似然估计与朴素贝叶斯掌握贝叶斯的原理，并学习sklearn中的朴素贝叶斯算法实战：使用knn算法实现鸢尾花分类第五周：神经网络与深度学习𐟌 了解神经网络的结构与BP算法初探深度学习掌握BP网络的原理，并学习sklearn中的BP网络算法实战：使用BP网络实现MNIST分类第六周：模型评估与性能度量𐟓Š 了解经验误差与过拟合学习评估方法，包括sklearn中的各种评估方法掌握性能度量的原理，并了解sklearn中的模型评估方法第七周：特征选择与降维𐟔 了解特征降维和特征选择学习sklearn中的特征选择和降维算法实战：应用特征选择和降维技术 𐟓㰟“㩜€要注意的是，这个计划更适合作为一学期课程的教材，不推荐完全自学。建议结合课程进行学习，效果会更好。𐟓š

KNN算法：从原理到应用 ### 模型简介 𐟓Š K最近邻算法（KNN）是一种简单而有效的监督学习算法，适用于分类和回归问题。它的核心思想是，给定一个测试样本，找到训练集中与之最接近的K个邻居，然后根据这些邻居的信息进行预测。 KNN的关键要素 𐟔‘ K值选择：通常选择一个较小的K值，然后通过交叉验证来找到一个合适的最终值。距离度量：最常用的距离度量是欧几里德距离。决策规则：分类和回归的决策方式不同。分类预测决策规则：多数表决法或加权多数表决法。回归预测决策规则：平均值法或加权平均值法。模型的优缺点 𐟌Ÿ 优点：简单易行，无需迭代逼近，算法复杂度低。适用于分类和回归问题。缺点：不适合处理大数据量，随着数据量的增加，计算速度会显著下降。对样本分布敏感，正负样本分布不均衡时预测效果会受影响。模型使用 𐟒𛊤𛥤𘋦˜露€个使用KNN算法进行分类的简单示例，使用scikit-learn库： python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn import neighbors from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import cross_val_predict # 加载鸢尾花数据集 liris = datasets.load_iris() data_x = liris.data data_y = liris.target # 划分训练集和测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data_x, data_y, test_size=0.1) # 创建KNN分类器 KNeighborsClassifier = neighbors.KNeighborsClassifier() KNeighborsClassifier.fit(x_train, y_train) # 打印模型在训练集上的预测得分 print("模型预测得分为 %f" % KNeighborsClassifier.score(x_train, y_train)) 这个简单的示例展示了如何使用KNN算法进行分类预测，包括数据加载、划分、模型训练和评估。希望这个例子能帮助你更好地理解KNN算法的应用。

K-近邻算法：入门详解𐟓š 𐟔 K-近邻算法简介 K-近邻算法（KNN），是一种用于分类和回归的非参数统计方法。它的工作原理是通过寻找与新个体最相似的训练集个体，来决定新个体的类别。这个过程非常直观，是数据挖掘中最容易理解的方法之一。 𐟓 距离度量在KNN算法中，距离度量是非常重要的概念。以下是几种常见的距离度量方法： 1️⃣ 欧式距离（Euclidean Distance）欧式距离是最常用的距离度量方法之一。它计算的是两点之间的直线距离。 2️⃣ 曼哈顿距离（Manhattan Distance）曼哈顿距离在计算时考虑了每个维度上的变化，适用于某些特殊的数据集。 3️⃣ 余弦距离（Cosine Distance）余弦距离衡量的是两个向量之间的夹角，适用于考虑方向性的问题。 𐟎ˆ†类示例以一个简单的例子来说明KNN分类的过程。假设我们有一个绿色的点，需要判断它属于哪一个类别。我们首先找到与这个绿色点距离最近的三个点——两个三角形和一个正方形。由于三角形多于正方形，我们最终将这个绿色点分类为三角形。 𐟓š 深入学习如果你对KNN算法和距离度量有更深入的兴趣，可以进一步探索相关的数学和统计知识。希望这些信息能帮助你更好地理解数据挖掘的基础概念。

𐟓š48页PDF详解机器学习十大经典算法机器学习领域涵盖了众多算法，其中一些因其卓越的性能和广泛的应用而被认为是经典算法。以下是十个重要的机器学习算法： 1️⃣ 线性回归（Linear Regression）：这是一种简单而强大的算法，用于预测连续数值，基于线性关系建模。 2️⃣ 逻辑回归（Logistic Regression）：专为二分类问题设计，可以预测输入数据属于特定类别的概率。 3️⃣ 决策树（Decision Trees）：通过学习简单的决策规则从数据中归纳出决策树。 4️⃣ 随机森林（Random Forests）：集成学习方法，通过构建多个决策树并输出平均结果来提高预测准确性。 5️⃣ 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）：用于分类和回归分析，通过找到最佳边界线（超平面）来区分不同类别。 6️⃣ K-最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）：基于实例的学习方法，通过查找最相似的训练实例来预测新数据点的标签。 7️⃣ K-均值聚类（K-Means Clustering）：无监督学习算法，用于将数据点分组到K个簇中，使得簇内的点尽可能相似。 8️⃣ 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：一种统计方法，通过正交变换将可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，用于数据降维。 9️⃣ 神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）：受人脑结构启发的算法，通过学习输入数据与输出数据之间的映射关系来解决复杂问题。 𐟔Ÿ 深度学习（Deep Learning）：神经网络的扩展，使用多层（深层）结构来学习数据的高层次特征，适用于图像识别、语音识别等复杂任务。这些算法在不同的问题和数据集上有不同的表现，选择合适的算法通常需要考虑数据的特性、问题的类型以及算法的假设条件。随着机器学习领域的不断发展，新的算法和技术也在不断涌现。

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