KNN算法：小白也能懂的机器学习分类算法

人工智能

2023-11-11 02:22:29

KNN：一步步解密机器学习分类算法

什么是KNN？

想象一下你被困在一个陌生的地方，迷失了方向。你会怎么做？你会向周围的人求助，对吧？这就是K最近邻（KNN）算法的工作原理，它是一种机器学习算法，通过询问最近的数据点来帮助您做出预测。

KNN算法非常适合分类任务，例如预测电子邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件，或识别图像中的对象。它是一个简单的算法，但功能强大，可用于各种现实世界应用程序。

KNN算法原理

KNN算法的运作方式如下：

数据准备： 首先，您收集数据并标记它们。例如，如果您要训练算法识别图像中的猫，则需要收集一组带有猫图片的数据集，并标记它们为“猫”。
距离计算： 当您有一个新的数据点需要预测时，算法会计算它与所有已知数据点的距离。通常，它使用欧氏距离或曼哈顿距离等度量方法。
K值选择： 接下来，您需要选择一个K值，即要考虑的邻居数目。K值过大或过小都会影响算法的准确性。通常，您需要通过试验和错误来确定最佳K值。
投票： 一旦你有了K值，算法就会找出与新数据点最近的K个邻居点。它根据这些邻居点的类别进行投票，最多的类别即为新数据点的预测类别。
预测： 最后，算法根据投票结果，将新数据点归为相应的类别。

KNN算法优缺点

像任何算法一样，KNN也有一些优点和缺点：

优点：

简单易懂，实现简单
对数据类型没有严格要求
对异常值不敏感
可用于多分类任务

缺点：

当数据量较大时，计算量大，效率低
对数据分布敏感，容易受到噪声和离群点的影响
K值的选择对算法的性能有较大影响

KNN算法应用领域

KNN算法在各种应用领域都有着广泛的应用，包括：

图像分类
文本分类
手写数字识别
人脸识别
医疗诊断

KNN算法代码示例

以下是用Python实现的KNN算法的代码示例：

import numpy as np

class KNN:
    def __init__(self, k):
        self.k = k

    def fit(self, X, y):
        self.X = X
        self.y = y

    def predict(self, X):
        y_pred = np.zeros(X.shape[0])
        for i in range(X.shape[0]):
            distances = np.linalg.norm(X[i] - self.X, axis=1)
            sorted_indices = np.argsort(distances)
            k_neighbors = self.y[sorted_indices[:self.k]]
            y_pred[i] = np.bincount(k_neighbors).argmax()
        return y_pred