KNN的原理
为什么k临近算法不能处理特征很多的数据集? -
一、kNN算法的工作原理官方解释：存在一个样本数据集，也称作训练样本集，并且样本中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系，输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中的数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似的数据（最近邻）的分类标签。一好了吧！
k 近邻法(k-nearest neighbor, k-NN）是一种基本分类与回归方法。是数据挖掘技术中原理最简单的算法之一，核心功能是解决有监督的分类问题。KNN能够快速高效地解决建立在特殊数据集上的预测分类问题，但其不产生模型，因此算法准确性并不具备强可推广性。k近邻法的输入为实例的特征向量，对应与特征后面会介绍。
一、kNN算法的工作原理官方解释：存在一个样本数据集，也称作训练样本集，并且样本中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系，输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中的数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似的数据（最近邻）的分类标签。一好了吧！
k 近邻法(k-nearest neighbor, k-NN）是一种基本分类与回归方法。是数据挖掘技术中原理最简单的算法之一，核心功能是解决有监督的分类问题。KNN能够快速高效地解决建立在特殊数据集上的预测分类问题，但其不产生模型，因此算法准确性并不具备强可推广性。k近邻法的输入为实例的特征向量，对应与特征后面会介绍。
KNN 算法基于距离，它的原理是：选择与待分类数据最近的K 个点，这K 个点属于哪个分类最多，那么待分类数据就属于哪个分类。所以，要判断电影A 属于哪一类电影，就要从已知的电影样本中，选出距离电影A 最近的K 个点：比如，我们从样本中选出三个点（即K 为3），那么距离电影A 最近的三个还有呢？
KNN是一种memory-based learning，也叫instance-based learning，属于lazy learning。即它没有明显的前期训练过程，而是程序开始运行时，把数据集加载到内存后，不需要进行训练，就可以开始分类了。具体是每次来一个未知的样本点，就在附近找K个最近的点进行投票。KNN算法的实现就是取决于，未知样本和训练说完了。
knn算法原理 -
KNN算法本身简单有效，它是一种lazy-learning算法，分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。KNN分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为n，那么KNN的分类时间复杂度为O(n)。KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻还有呢？
KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属等我继续说。
knn算法的分类原理有 -
knn算法的分类原理有预处理训练数据，计算距离，确定k值等。在使用knn算法进行分类之前，需要对数据集进行预处理。这包括数据清洗、数据归一化和特征选择等步骤。数据清洗可以去除数据集中的异常值和噪声，数据归一化可以将不同特征的数据统一到相同的尺度上，而特征选择可以去除不相关的特征，提高模型的分类后面会介绍。
【嵌牛提问】：kNN是一种怎样的算法，其数学原理又是如何？【嵌牛正文】：1. 引言在2006年12月，顶级数据挖掘会议ICDM评选出了数据挖掘领域的十大经典算法，包括C4.5、k-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、Naïve Bayes与CART。过去，我们对这些数据挖掘算法有过一些了解，但并是什么。
关于knn的方法正确的是 -
关于KNN算法的正确方法如下：1、假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例类别，通过多数表决等方式进行预测。可以使用其他距离：曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离等。k值的确定：在许多实际应用中数据是不充足的。2、为了选择好的模型，可以采用后面会介绍。
机器学习的优缺点分为线性回归、逻辑回归和KNN三方面来说。一、线性回归原理：通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者一个超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。优点：1、思想简单，容易实现。建模迅速，对于小数据量、简单的关系很有效。2、是许多强大的是什么。