【KNN算法简介】

KNN算法简介

KNN算法是一种基于实例的学习方法，它通过查找最近的K个邻居来对新数据进行分类或回归预测。该算法的主要思想是：如果一个样本的K个最近邻居中大多数属于某个类别，那么新样本很可能属于该类别。在分类任务中，KNN使用多数表决法进行预测，而在回归任务中，它使用K个最近邻居的平均值作为预测值。

KNN算法步骤

1. 计算距离： 对于给定的训练数据集和新样本，首先计算新样本与训练集中每个样本的距离。常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。

2. 确定K值： 选择一个合适的K值，它会影响算法的性能。较小的K值会使预测更具有噪声容忍性，但可能会导致过拟合；较大的K值可以减少噪声影响，但可能忽略了类别之间的局部差异。

3. 确定邻居： 选择与新样本距离最近的K个样本作为邻居。

4. 分类或回归： 对于分类任务，通过多数表决法确定新样本的类别；对于回归任务，通过平均值计算得到新样本的预测值。

KNN实战项目

项目名称：手写数字识别

在这个项目中，我们将使用KNN算法来识别手写数字。我们将使用MNIST数据集，该数据集包含大量的手写数字图像，每个图像都有相应的标签。我们将首先将图像转换为特征向量，然后使用KNN算法对其进行分类。

代码示例：

# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist['data'], mnist['target']

# 将像素值缩放到0到1之间
X = X / 255.0

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 在训练集上拟合模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)

在这个示例中，我们使用scikit-learn库来实现KNN算法，并在MNIST数据集上进行手写数字识别。