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KNN方法(附knn-algorithm)

KNN方法概述数据准备与预处理KNN算法详解KNN算法在分类问题中的应用KNN算法在回归问题中的应用KNN算法性能优化策略总结与展望

KNN方法概述01

定义KNN（K-NearestNeighbors）方法是一种基于实例的学习，或者是局部逼近和将所有的计算推迟到分类之后进行的惰性学习。基本原理如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。定义与基本原理

KNN算法最初是由Cover和Hart于1968年提出，是一种基于统计的分类方法。随着计算机技术的发展和大数据时代的到来，KNN算法得到了广泛的应用和改进。发展历程KNN算法被广泛应用于各种分类和回归问题，如文本分类、图像识别、推荐系统、医学诊断等。它可以处理多类分类问题，并且对于非线性问题也有一定的处理能力。应用领域发展历程及应用领域

优点简单易懂，容易实现。无需估计参数，无需训练。优缺点分析

适合对稀有事件进行分类。特别适合于多分类问题(multi-modal,多峰值的)，例如根据基因特征来判断其功能分类，kNN比SVM的表现要好。优缺点分析缺点分析缺点懒惰算法，对测试样本分类时的计算量大，内存开销大，评分慢。必须指定K值，而K值的选择对结果影响较大。可解释性较差，无法给出任何基础结构信息。

数据准备与预处理02

通常包括训练集和测试集，用于训练模型和评估模型性能。监督学习的数据集可以是数值型、类别型或混合类型。数据类型对于分类问题，数据应包含标签信息，用于标识不同类别。数据标签数据来源及类型

缺失值处理对于缺失的数据，可以采用填充、插值或删除等方法进行处理。异常值处理识别并处理数据中的异常值，以避免对模型产生不良影响。数据转换根据问题的需要，对数据进行归一化、标准化或离散化等转换。数据清洗与转换

123通过变换或组合原始特征，提取出对模型训练更有用的特征。特征提取从原始特征中选择出与目标变量相关性较强的特征，以降低模型复杂度并提高模型性能。特征选择当特征维度过高时，可以采用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法进行降维处理。特征降维特征提取与选择

KNN算法详解03

03闵可夫斯基距离一组距离度量的泛化，通过参数p的调整可以平滑地过渡到不同的距离度量方式。01欧氏距离最常见的距离度量方式，适用于连续型特征的空间中两点间的直线距离计算。02曼哈顿距离也称为城市街区距离，计算两点在标准坐标系上的绝对轴距总和。距离度量方式

通过将数据划分为训练集和验证集，在训练集上训练模型，在验证集上评估不同K值的表现，选择表现最好的K值。交叉验证法绘制不同K值下模型表现的图形，选择图形中“肘部”对应的K值，即模型表现开始趋于平稳的点。肘部法则根据问题的具体背景和数据的分布特性，凭借经验选择合适的K值。经验法则K值选择策略

多数表决规则01对于分类问题，选择K个最近邻样本中出现次数最多的类别作为预测结果。加权多数表决规则02在考虑距离远近的基础上，给予近邻样本更高的权重，然后进行多数表决。模型评估指标03可以使用准确率、精确率、召回率、F1分数等指标来评估KNN模型的性能。同时，也可以使用交叉验证等方法来评估模型的稳定性和泛化能力。决策规则及模型评估

KNN算法在分类问题中的应用04

二分类问题解决方法对于二分类问题，可以设定一个阈值，将K个最近邻样本中属于某一类别的样本数占比与阈值进行比较，从而决定待分类样本的类别。距离加权在计算待分类样本与各类别之间的距离时，可以采用距离加权的方式，使得距离较近的样本具有更大的影响力。特征选择针对二分类问题，可以选择与分类结果相关性较强的特征进行计算，以提高KNN算法的分类性能。设定阈值

多对多策略选择多个类别进行组合，形成多个二分类问题进行处理，最终通过投票等方式确定待分类样本的类别。误差纠正输出代码（ECOC）通过构造多个二分类器，将多分类问题转化为一系列二分类问题的组合，从而降低问题的复杂度。一对多策略将多分类问题转化为多个二分类问题进行处理，每个二分类问题针对一个类别与其他类别进行区分。多分类问题解决方法

过采样对少数类样本进行过采样，增加其样本数量，从而使得类别分布更加平衡。过采样方法包括随机过采样、SMOTE等。欠采样对多数类样本进行欠采样，减少其样本数量，从而使得类别分布更加平衡。欠采样方法包括随机欠采样、TomekLinks等。代价敏感学习为不同类别的样本设置不同的误分类代价，从而使得模型在训练过程中更加关注少数类样本。代价敏感学习方法包括代价敏感决策树、代价敏感支持向量机等。010203类别不平衡问题处