knn算法k值的选择
knn算法三要素 -
（1）k值的选取。（在应用中，k值一般选择一个比较小的值，一般选用交叉验证来取最优的k值）（2）距离度量。（Lp距离：误差绝对值p次方求和再求p次根。欧式距离：p=2的Lp距离。曼哈顿距离：p=1的Lp距离。p为无穷大时，Lp距离为各个维度上距离的最大值）（3）分类决策规则。（也就是如何根据k个等我继续说。
K值是KNN算法中一个关键的参数，用于定义样本周围的邻居数。具体来说，KNN算法的核心思想是基于距离来预测样本的分类或回归值。这里的“近邻”数量就由参数K来指定。在进行分类或预测时，算法会找到与待预测样本最近的K个样本，然后基于这K个样本的主要类别来进行预测。因此，K值的选择直接影响有帮助请点赞。
（1）k值的选取。（在应用中，k值一般选择一个比较小的值，一般选用交叉验证来取最优的k值）（2）距离度量。（Lp距离：误差绝对值p次方求和再求p次根。欧式距离：p=2的Lp距离。曼哈顿距离：p=1的Lp距离。p为无穷大时，Lp距离为各个维度上距离的最大值）（3）分类决策规则。（也就是如何根据k个等我继续说。
K值是KNN算法中一个关键的参数，用于定义样本周围的邻居数。具体来说，KNN算法的核心思想是基于距离来预测样本的分类或回归值。这里的“近邻”数量就由参数K来指定。在进行分类或预测时，算法会找到与待预测样本最近的K个样本，然后基于这K个样本的主要类别来进行预测。因此，K值的选择直接影响有帮助请点赞。
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，拿到数后面会介绍。
在二元（两类）分类问题中，选取k为奇数有助于避免两个分类平票的情形。在此问题下，选取最佳经验k值的方法是自助法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，可以采用到此结束了？。
KNN一般采用欧氏距离，也可采用其他距离度量，一般的Lp距离： KNN中的K值选取对K近邻算法的结果会产生重大影响。如果选择较小的K值，就相当于用较小的领域中的训练实例进行预测，“学习”近似误差(近似误差：可以理解为对现有训练集的训练误差)会减小，只有与输入实例较近或相似的训练实例才会对预测结果起作用，与此同时带好了吧！
knn算法的分类原理有 -
1、选择knn算法的k值可以通过网格搜索法，选择使模型评估指标最优的k值。交叉验证法，将数据集分为若干份，每次使用其中一份作为测试集，其余作为训练集，计算不同k值下的模型评估指标，选择使模型评估指标最优的k值。2、选择knn算法的k值还可以根据数据集的大小和复杂度，选择适当的k值。一般来说，k值不说完了。
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。第五就是等我继续说。
用KNN算法判断知识掌握程度高低 -
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全局运算； 样本不平衡时，预测偏差比较大。如：某一类的样本比较少，而其它类样本比较多； K 值大小的选择； KNN 无法给出基础结构信息，无法知等我继续说。
选择距离度量方法：KNN算法需要一个距离度量方法来衡量样本之间的距离。常见的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。选择K值：K值代表了最近邻居的数量，选择合适的K值对KNN分类器的性能影响很大。通常需要通过交叉验证等方式来选择最佳的K值。训练过程的核心：对于新的未知样本，KNN算法会根据给定的距离度量有帮助请点赞。