9. K近邻算法 KNN

9. K近邻算法 KNN

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  KNN算法也是经典的机器学习算法之一。本节对这个算法做一个简单的介绍。

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1 简介

• KNN是K-Neighbor Nearest的缩写，顾名思义，就是要寻找到距离最近的k个点。如果是分类问题，将该点分类为这k个点钟最多的那一类；如果是回归问题，预测值为这k个点的均值。

• KNN算法是一个十分简洁容易解释的模型，并且只有k一个参数，这是它的优点。相反的，它也有很多的缺点，比如计算复杂度非常高，并且算法占用的内存很大。这个算法在训练的时候非常容易，就好比一个平常不好好学习的学生，到了考试就开始临时抱佛脚。KNN算法每预测一个测试数据就需要针对训练样本进行一次遍历，因此它的算法复杂度可以达到平方级别。

• 在下图中，假设红色的三角形和蓝色的正方形已经被正确分类，现在我们需要预测绿色圆的分类。依照knn的规则，当我们取k=3时，显然被分类为红三角；当我们取k=5时，被分类为蓝正方形。可以看到，k的取值是对最终的预测结果有较大影响的。
  

  

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2 算法步骤