knn是什么意思？KNN通過(guò)測(cè)量不同特征值之間的距離進(jìn)行分類(lèi)。其思想是：如果特征空間中k個(gè)最相似的樣本大部分屬于某一類(lèi)別，那么該樣本也屬于該類(lèi)別。優(yōu)點(diǎn)：①訓(xùn)練時(shí)間復(fù)雜度低于支持向量機(jī)等算法，僅為O（n

knn是什么意思？

KNN通過(guò)測(cè)量不同特征值之間的距離進(jìn)行分類(lèi)。其思想是：如果特征空間中k個(gè)最相似的樣本大部分屬于某一類(lèi)別，那么該樣本也屬于該類(lèi)別。

優(yōu)點(diǎn)：

①訓(xùn)練時(shí)間復(fù)雜度低于支持向量機(jī)等算法，僅為O（n）

②與樸素貝葉斯等算法相比，它對(duì)數(shù)據(jù)無(wú)假設(shè)，精度高，對(duì)異常值不敏感

③KNN主要依賴(lài)于周?chē)邢薜南噜彉颖?，而不是孤立樣本與判別類(lèi)域的方法相比，KNN方法更適合于類(lèi)域重疊或重疊較多的樣本集

缺點(diǎn)

①計(jì)算復(fù)雜度高；空間復(fù)雜度高；

②樣本不平衡時(shí)稀有類(lèi)別預(yù)測(cè)精度低

③可解釋性差，無(wú)法給出決策樹(shù)等規(guī)則。

KNN算法中K是怎么決定的？

K-最近鄰（KNN）分類(lèi)算法是理論上比較成熟的方法，也是最簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。該方法的思想是：如果特征空間中k個(gè)最相似的樣本大部分屬于某一類(lèi)別，則該樣本也屬于該類(lèi)別。

k-means和knn算法的區(qū)別？

在分類(lèi)：KNN（k-最近鄰）訓(xùn)練階段：記住所有點(diǎn)測(cè)試階段：計(jì)算新點(diǎn)a和原始數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)中每個(gè)點(diǎn)之間的歐氏距離：找到離點(diǎn)a最近的k點(diǎn)，看哪個(gè)分類(lèi)點(diǎn)k點(diǎn)屬于最多，然后將點(diǎn)a劃分為該類(lèi)缺點(diǎn)：SVM（支持向量機(jī)）在測(cè)試階段花費(fèi)的時(shí)間太長(zhǎng)，KNN與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別在于logistic回歸更像分類(lèi)算法。不同的是logistic回歸采用logistic損失，支持向量機(jī)采用后驗(yàn)損失。這兩個(gè)損失函數(shù)的目的是增加對(duì)分類(lèi)影響較大的數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重，減少與分類(lèi)關(guān)系較小的數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重。支持向量機(jī)是稀疏的，因?yàn)樗ㄟ^(guò)支持向量機(jī)。Logistic回歸通過(guò)使用權(quán)重來(lái)降低異常值的權(quán)重。