什么是knnknn有什么优缺点
什么是knn,knn有什么优缺点 -
几行代码实现KNN分类，
KNN算法的优缺点如下：优点：1. 简单直观：KNN算法是一种基于实例的学习算法，它不需要建立复杂的数学模型，而是直接利用训练数据集进行预测。这种方法的逻辑非常直观，易于理解和实现。2. 无需参数估计：KNN算法在训练阶段基本上不需要进行参数估计和模型训练，这避免了因参数设置不当而导致的模型性能下降。
几行代码实现KNN分类，
KNN算法的优缺点如下：优点：1. 简单直观：KNN算法是一种基于实例的学习算法，它不需要建立复杂的数学模型，而是直接利用训练数据集进行预测。这种方法的逻辑非常直观，易于理解和实现。2. 无需参数估计：KNN算法在训练阶段基本上不需要进行参数估计和模型训练，这避免了因参数设置不当而导致的模型性能下降。
KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种基于实例的学习，或局部逼近和将所有计算推迟到分类之后进行的惰性学习。其优点在于原理简单，易于理解和实现，无需估计参数，无需训练，且特别适合对稀有事件进行分类。此外，KNN算法对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，效果较优。然而，KNN算法也存在一些缺点。
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，而不是靠判别类好了吧！
什么是“KNN”? -
k最近邻居查询（kNN）是基础问题，它要求在特定空间中找出与查询点距离最近的k个目标点，包括几何空间和道路空间。总的来说，KNN是一个强大的工具，但在实际应用中需要权衡准确性和效率。以上信息来源于网络，主要用于学习和交流，版权归属原作者。请读者自行判断，谨慎使用，以避免潜在风险。
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。但它们的应用有帮助请点赞。
K-近邻算法简介 -
每一种模型都有一些它独有的属性方法（模型的技能，能做些什么事），下面我们来了解下knn算法常用的的属性方法。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。
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，而不是靠判别类说完了。
一文带您了解k近邻(kNN)算法:机器学习的起点 -
通常通过试验和可视化工具如GridSearchCV或绘制模型复杂度曲线来确定。使用kNN进行分类，例如企鹅数据集，通过标准化数据可以提升模型性能。kNN有其优点，如易懂和适用广泛，但缺点包括预测速度慢、内存占用大、对异常值敏感和在高维数据中效果下降。理解并掌握这些特性，kNN能成为机器学习旅程中的有力伙伴。
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。第五就是到此结束了？。