knn算法,knn算法优缺点
knn算法,knn算法优缺点
区别1：分类的目标不同。聚类和分类最大的不同在于，knn分类的目标是事先已知的，而kmeans聚类则不一样，聚类事先不知道目标变量是什么，类别没有像分类那样被预先定义出来，所以，聚类有时也叫无监督学习。聚类分析试图将相似的对象归入同一簇，将不相似的对象归为不同簇，区别2：速度不同。
1、KNN算法的优缺点如下：优点： 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。 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。
2、然而，KNN算法也存在一些缺点。首先，它对数据的局部结构非常敏感，即如果待分类的样本不平衡，或者训练数据集中某些类别的样本过大，可能导致该算法的准确率下降。其次，KNN算法需要计算每个样本点与其他所有样本点之间的距离，这会导致算法在特征维度较高或者数据集较大时效率非常低下。
3、由此可见，KNN算法的优点是有很多的。那么KNN算法的缺点是什么呢？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。
4、KNN算法，即“k个最近邻居”，是监督学习中的分类方法，通过计算样本之间的距离来判断归属。它是一种实例学习，没有显式的学习过程，类似“近朱者赤，近墨者黑”的理念。算法的关键在于三个要素：距离度量、特征选择（连续或离散）以及k值的选择。
1、区别1：分类的目标不同。聚类和分类最大的不同在于，knn分类的目标是事先已知的，而kmeans聚类则不一样，聚类事先不知道目标变量是什么，类别没有像分类那样被预先定义出来，所以，聚类有时也叫无监督学习。聚类分析试图将相似的对象归入同一簇，将不相似的对象归为不同簇，区别2：速度不同。
2、knn属于监督学习，类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。kmeans属于非监督学习，事先不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据聚合成几个群体。
3、K-means算法和KNN算法虽然名字中都有K，但它们在性质和用途上有显著区别。K-means算法是一种无监督学习方法，而KNN算法则属于监督学习范畴。K-means主要用于数据聚类任务，它的目标是将数据集划分为多个簇，使得同一簇内的数据点相似度较高，簇与簇之间的差异性较大。
朴素贝叶斯的算法原理虽然“朴素”，但用起来却很有效，其优势在于不怕噪声和无关变量。而明显的不足之处则在于，它假设各特征属性之间是无关的。
K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类器存在以下不足：分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来，以便于未来测试数据用于比较。这在存储空间上是低效的，数据集的大小很容易以GB计。对一个测试图像进行分类需要和所有训练图像做对比，算法计算资源耗费高。
kd-tree最初用于数据库检索任务，如图书馆找书或电子档案检索。如今，kd-tree因其在机器人与SLAM领域对近邻查找的高效支持而大放异彩，成为SLAMer们熟悉的数据结构之一。深入了解kd-tree的原理及实现，对机器人或无人驾驶领域从业者具有重要意义。kd-tree的原理基于二分查找树设计思想。
1、KNN（K-近邻）算法简介 KNN算法是一种用于分类和回归的机器学习方法。其核心在于基于数据点的特征值之间的距离进行决策。KNN适用于数值型与标称型的数据，其优点在于较高的分类精度，对异常值不敏感，且无需对数据进行特定假设。然而，KNN的计算复杂度和空间复杂度较高。
2、K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。它在多个领域中得到了广泛应用，包括文本分类、图像识别、推荐系统等。该算法的核心思想是通过计算样本之间的相似度，选择与待分类样本最近的k个样本进行投票。
3、KNN（K-NearestNeighbor）K-近邻算法，是一种最简单常用的监督学习算法，属于“懒惰学习”，即在训练阶段仅仅是把样本保存起来，训练时间开销为0，待收到测试样本后再进行处理。而那些在训练阶段就对样本进行学习处理的方法，称为“急切学习”。
4、k近邻（K-nearest neighbor，k-NN）是一种基本的分类与回归方法，其核心在于输入实例的特征空间，并输出实例的类别，可以处理多类问题。定义上，k-NN算法对于一个新输入的实例点，通过找到训练数据集中与该实例最近的K个实例进行分类或回归预测。这K个实例的类别大部分决定新实例的预测类别。
5、它的中文拼音是zuì jìn de lín jū，在英文中的流行度非常高，达到了7024。KNN主要应用于诸如文本分类、移动对象索引策略和道路网络查询等场景。KNN方法虽然分类准确率高，但效率相对较低，为了解决这个问题，研究者提出了基于后验概率的贝叶斯K最近邻（B-KNN）算法。
直观理解KNN算法：如同“近水楼台先得月”在人工智能的智慧世界中，有一种算法就像“近水楼台先得月”，那就是KNN（K最近邻）算法。它基于一个简单但直观的概念：新数据点的分类由其周围最邻近的“邻居”决定，邻居数量由K值设定。这就像牧场上的动物，根据身边同类的多少来确定自己所属的类别。
