K-Neartimp（KNN）算法是监督学习领域中的一种有趣的方法，以其简单性和直观的预测结果而闻名。 KNN通常用于分类和回归任务，利用数据点的邻近性来获得见解并做出决定。它的非参数性质和适应各种数据集的能力使其成为机器学习从业人员的流行选择。
什么是k-neareart邻居（KNN）算法？
K-nearest邻居（KNN）算法是一种机器学习工具，可以根据特征空间中最接近的训练示例对值进行分类或预测值。该算法被归类为一种懒惰的学习算法，这意味着它没有明确学习模型，而是存储培训数据的实例。当引入新的数据点时，KNN会检查最近的邻居并根据其标签确定输出。
KNN的工作原理
k-nearthime的邻居算法遵循一系列步骤来做出预测。
K的分配
选择K的值至关重要，因为它定义了做出预测时要考虑多少邻居。较小的k可以使模型对噪声敏感，而较大的k可以平滑重要的模式。因此，这是一种平衡行为。理想的K值可以显着影响预测准确性。
距离计算
KNN依靠距离指标来确定数据点之间的接近度。最常见的距离度量是欧几里得距离，该距离计算了空间两个点之间的直线距离。根据数据集的特征，也使用其他指标，例如曼哈顿距离和Minkowski距离。
排序距离
一旦计算距离，KNN就对其进行分类以识别最接近的邻居。排序至关重要，因为它可以确保在做出预测时优先考虑最近的点，从而提高结果的可靠性。
标签检索
该算法从顶级K邻居中检索标签，为其预测构成基础。在分类任务中，选择了邻居中最常见的标签，而在回归任务中，计算邻居的平均值以提供预测。
预测机制
KNN的预测机制在分类和回归之间有所不同。对于分类，它标识了K邻居中最频繁（模式）的标签。在回归中，它通过计算邻居标签的平均值来预测数值。
KNN分类力学
当KNN用于分类时，其机制依赖于明确的决策过程。
投票机制
在KNN分类中，投票机制起着关键作用。每个K邻居都对其分配的标签进行了投票，并获得了多数胜利的标签。例如，使用K = 5，如果三个邻居属于A类，而两个邻居则属于B类，则该预测将偏爱A类A。
KNN分类的示例
考虑一个情况，数据集由基于花瓣长度和颜色等特征分类为A或B的花朵组成。如果引入了类似于物种A和两个物种B的三朵花的新花，则KNN算法（将K设置为5）将其归类为A.物种A。K的选择可以极大地改变这一结果，从而强调了它与模型的性能的关键性。
KNN的距离指标
距离度量的选择对于KNN决定了如何测量“接近度”。
使用的常见指标
在KNN中采用了各种距离指标，包括：
- 欧几里得距离： 测量直线距离，在许多应用中有效。
- 曼哈顿距离： 沿轴的路径说明，在类似网格的上下文中有用。
- Minkowski距离： 可以根据p值调整的广义度量。
每个度量标准都有其自身的优势和缺点，具体取决于数据的性质和所解决的问题。
评估KNN精度
为了确定KNN算法的性能，使用了各种评估方法。
混淆矩阵
混淆矩阵是评估KNN分类准确性的基本组成部分。它提出了真正的正面，真实负面，假积极和假阴性结果的表格布局，从而可以清楚地评估模型的性能并确定改进领域。
机器学习中的KNN
在机器学习的更广阔的景观中，KNN具有不同的特征和比较。
KNN的特征
KNN被称为一种懒惰的学习算法，因为它在训练过程中没有建立预测模型。相反，它只是节省了培训数据的所有实例。它的非参数性质意味着它不假定数据的任何基本分布，这增加了其在各种数据集中的多功能性。
与其他算法的比较
KNN通常与K-均值聚类形成鲜明对比。尽管KNN是用于分类和回归的监督算法，但K-均值是一种无监督的方法，旨在将数据点聚集到组中。当有标记的数据可用时，可以优选KNN，而K均值适合探索性数据分析。
KNN的应用
KNN算法的多功能性允许将其应用于各种字段。
模式发现
KNN在各个领域（包括医疗保健，金融和市场营销）方面表现出色。它对于基于现有模式进行分类的数据点特别有价值，这有助于根据历史数据进行快速见解的扇区。
股票价值预测
在金融中，KNN用于使用历史数据输入来预测股票价格。通过分析过去的趋势和价值，KNN可以预测未来的股票绩效，使其成为投资者和分析师的有用工具。
图像分类
KNN在计算机视觉和图像识别领域已证明有益。通过根据其像素值对图像进行分类，KNN可以区分不同的图像类别，例如识别狗与数据集中的猫。该功能强调了KNN在处理复杂数据类型方面的灵活性。
