k近邻算法

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了k近邻算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

K近邻算法

KNN,k-nearest neighbor

给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集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,就把该输入实例分为这个类。

分类算法,也可以作回归算法

模型

模型由三个基本要素 — 距离度量、k值的选择、分类决策规则
当距离度量、k值的选择、分类决策规则确定后,其分类结果唯一确定。

算法

kd树。
kd树是一种便于对k维空间中的数据进行快速检索的数据结构。
kd树是二叉树,表示对k维空间的一个划分。
kd树每个结点对应于k维空间划分中的一个超矩形区域。
复用kd树可以省去对大部分数据点的搜索,从而减少搜索的计算量。

以上是关于k近邻算法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

k-d树的最近邻搜索算法

K近邻(KNN)算法是基于实例的算法,如果训练样本数量庞大,预测的时候挨个计算距离效率会很低下,如何破解?

KNN算法,k近邻

机器学习K-近邻算法

K近邻算法小结

实验二 K-近邻算法及应用