让人眼前一亮的k近邻算法（kNN）

人工智能

2024-01-06 11:55:07

好的，以下是根据您的输入生成的专业文章：

kNN 算法是机器学习中最简单的分类算法之一，其核心思想是：

对于一个待分类样本，将它与训练集中所有样本的距离进行计算，并找出距离最小的k个样本，然后根据这k个样本的类别来确定待分类样本的类别。

kNN算法的步骤如下：

确定k值。 k值是kNN算法的关键参数，它决定了算法的性能。k值通常是一个较小的整数，一般取值在1到10之间。
计算待分类样本与训练集中所有样本的距离。 距离度量方法有很多种，常用的距离度量方法有欧式距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离。
找出距离最小的k个样本。
根据这k个样本的类别来确定待分类样本的类别。 如果k个样本中出现最多的类别为A，那么待分类样本就属于A类。

kNN算法的优点是简单易懂，不需要对数据进行复杂的预处理，也不需要训练模型。因此，在实践中经常被使用。

kNN算法的缺点是当训练集中的数据量很大时，计算量会很大。而且，kNN算法对噪声数据很敏感，噪声数据可能会导致算法的性能下降。

kNN算法在实践中有很多应用，比如图像识别、文本分类、人脸识别等。

下面我们用python简单实现kNN算法。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('label', axis=1), data['label'], test_size=0.2)

# 创建kNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集的数据
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)

# 打印准确率
print('准确率:', accuracy)