knn的优缺点

knn的优缺点

knn和kmeans的区别与联系 -
而KNN则是基于距离的分类算法，它通过计算待分类项与数据集中每个项的距离，然后根据距离最近的K个数据点的分布，进行分类。KNN的优点在于其对异常值和噪声有较好的鲁棒性，但缺点在于需要大量存储空间和计算时间。两者的联系在于它们都是基于距离的算法，都试图通过距离来描述数据间的关系。但它们的应用场希望你能满意。
6.knn算法的优缺点 优点： 简单，效果还不错，适合多分类问题 缺点： 效率低（因为要计算预测样本距离每个样本点的距离，然后排序），效率会随着样本量的增加而降低。
机器学习中算法的优缺点之最近邻算法 -
这种算法的缺点具体体现在六点，第一就是样本不平衡时，预测偏差比较大。第二就是KNN每一次分类都会重新进行一次全局运算。第三就是k值大小的选择没有理论选择最优，往往是结合K-折交叉验证得到最优k值选择。第四就是样本不平衡问题（即有些类别的样本数量很多，而其它样本的数量很少）效果差。第五就是等会说。
2. K近邻算法（KNN）：KNN是一种基于实例的学习方法，它通过查找与待分类数据最接近的K个数据点来确定分类。KNN的优点是简单且易于理解；缺点是计算复杂度较高，对数据量较大的数据集不太适用。例如，KNN可以用来判断一部电影的类型，通过查找与它最相似的几部电影。3. 支持向量机（SVM）：SVM是一好了吧！
Perceptron & KNN(面试准备) -
KNN的主要优点有：KNN的主要缺点有：值的选择没有经验性的方法，一般只能通过交叉验证来选取合适的k值。如果 值选择较小，就相当于用较小的邻域中的训练实例进行预测，“学习”的近似误差会减小，只有与输入实例较近的训练实例才会对预测起作用，但估计误差会增大，预测结果会对近邻的实例点非常敏感，..
KNN：优点：思想简单，理论成熟，既可以用来做分类也可以用来做回归；可用于非线性分类；训练时间复杂度为O(n)；准确度高，对数据没有假设，对outlier不敏感。缺点：计算量大；样本不平衡时的问题；需要大量的内存；未归一化时影响很大。SVM：优点：可用于线性/非线性分类，也可以用于回归；低泛化误差希望你能满意。
KNN库简介 -
KNN的主要优点有：1）理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归2）可用于非线性分类3）训练时间复杂度比支持向量机之类的算法低，仅为O(n)4）和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感5）由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类是什么。
优点： 精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定； KNN 是一种在线技术，新数据可以直接加入数据集而不必进行重新训练； KNN 理论简单，容易实现。缺点： 对于样本容量大的数据集计算量比较大，即计算复杂度高； 必须保存全部数据集，即空间复杂度高； KNN 每一次分类都会重新进行一次有帮助请点赞。

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