KNN算法常见问题总结
KNN算法常见问题总结 -
1)首先，算法只能找到局部最优的聚类，而不是全局最优的聚类。而且算法的结果非常依赖于初始随机选择的聚类中心的位置。我们通过多次运行算法，使用不同的随机生成的聚类中心点运行算法，然后对各自结果C通过evaluate(C)函数进行评估，选择多次结果中evaluate(C)值最小的那一个。k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：后面会介绍。
KNN算法的不足主要有以下几点：对于新数据，需要计算到所有训练数据的距离，这需要计算大量的距离，效率较低。KNN算法对噪声敏感，当训练数据中存在噪声时，会影响到算法的性能。KNN算法对特征空间维数较高的问题，处理起来比较困难。KNN算法只能处理数值型数据，对于非数值型数据，需要将其转化为数值型数据。
1)首先，算法只能找到局部最优的聚类，而不是全局最优的聚类。而且算法的结果非常依赖于初始随机选择的聚类中心的位置。我们通过多次运行算法，使用不同的随机生成的聚类中心点运行算法，然后对各自结果C通过evaluate(C)函数进行评估，选择多次结果中evaluate(C)值最小的那一个。k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：后面会介绍。
KNN算法的不足主要有以下几点：对于新数据，需要计算到所有训练数据的距离，这需要计算大量的距离，效率较低。KNN算法对噪声敏感，当训练数据中存在噪声时，会影响到算法的性能。KNN算法对特征空间维数较高的问题，处理起来比较困难。KNN算法只能处理数值型数据，对于非数值型数据，需要将其转化为数值型数据。
kNN方法很容易理解和实现，在一定条件下，其分类错误率不会超过最优贝叶斯错误率的两倍。一般情况下，kNN方法的错误率会逐渐收敛到最优贝叶斯错误率，可以用作后者的近似。基本算法算法的存储复杂度为O(n)，时间复杂度为O(n)，其中n 为训练对象的数量。影响kNN算法性能的几个关键因素 （1）k 有帮助请点赞。
1.1 Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法。 1.2 分类(classification)算法。 1.3 输入基于实例的学习(instance-based learning),或则是懒惰学习(lazy learning)。--（为什么叫懒惰学习了？因为在处理大量的训练集的时候并没有建立大量的模型，而是刚开始的时候对于一个未知的实例进行归类的说完了。
用KNN算法判断知识掌握程度高低 -
KNN算法既可以解决分类问题，也可以解决预测问题。 基础思想：通过计算每个训练样例到待分类样品的距离，取和待分类样品距离最近的K个训练样例，K个样品中哪个类别的训练样例占多数，则待分类样品就属于哪个类别。对于离散型因变量，从k个最近的已知类别样本中挑选出频率最高的类别用于未知样本的判断；..
KNN 算法的全称是K-Nearest Neighbor ，中文为K 近邻算法，它是基于距离的一种算法，简单有效。KNN 算法即可用于分类问题，也可用于回归问题。假如我们统计了一些电影数据，包括电影名称，打斗次数，接吻次数，电影类型，如下：可以看到，电影分成了两类，分别是动作片和爱情片。如果现在有一还有呢？
大数据经典算法解析(8)一KNN算法 -
存在问题k值的选取对kNN学习模型有很大影响。若k值过小，预测结果会对噪声样本显得异常敏感。特别地，当k等于1时，kNN退化成最近邻算法，没有了显式的学习过程。若k值过大，会有较大的邻域训练样本进行预测，可以减小噪声样本的影响；但是距离较远的训练样本点对预测结果也会有贡献，以至于造成预测结果还有呢？
作为一种非参数的分类算法，K-近邻（KNN）算法是非常有效和容易实现的。它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。介绍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，如果训练集中文档到此结束了？。
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。
KNN算法全称是K近邻算法（K-nearst neighbors，KNN）KNN是一种基本的机器学习算法，所谓K近邻，就是k个最近的邻居。即每个样本都可以用和它最接近的k个邻近位置的样本来代替。KNN是个相对比较简单的算法，比起之前提过的回归算法和分类算法更容易。如果一个人从来没有接触过机器学习的算法，拿到说完了。