最近邻算法，knn算法中k是怎么决定的 -pg电子游戏试玩平台网站

来源：整理时间：2023-09-01 06:19:02 编辑：智能门户手机版

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1，knn算法中k是怎么决定的

k最近邻(k-nearest neighbour，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。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)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。

knn是函数名称 trianx,testx，k是变量名。最后函数值赋予j数据在excel?数据大的话用循环实现调用函数

2，求有关最近邻居问题的算法

呵呵，可不可以设二个变量，用来存放已经算过点的最短距离和它的坐标，然后遍历其它点，只要距离大于这个距离就continue，停止求这个点的距离，转达去求下一个点的距离,遍历结束后，就是所要的最短的距离和坐标点，这样算应比你的时间复杂度要小很多

一个for语句搞定-

据我所知，计算所有点的最近邻居有o(nlog(n))的算法如果只计算某一个点的我想至少要o(n)，除非问题还有隐含的一些特性，比如给出的所有的点已经有序或者什么其他什么的。

给个关键字聚类算法呵呵.算法爱好者呀?:p

3，数字图像中最近邻域法是什么意思

最近邻域（nearest neighbors）中的邻域是数学中的一个概念，指的是“以a为中心的任何开区间称为点a的邻域，记作u（a）”。设δ是任一正数，则开区间(a - δ, a δ)就是点a的一个邻域，这个邻域称为点a的δ邻域。点a称为这邻域的中心，δ称为这邻域的半径。在各种论文中，借鉴了这个概念，比如，在图像处理中，约定了某个像素附近的几个像素作为该像素的邻域空间内的像素，对像素进行放大等处理，由于像素之间灰度有相关性，可以避免出现大的偏差。

顾名思义，邻域就是相邻的区域。比如你家邻域就是你们楼上楼下左邻右舍。由于像素是离散的，邻域也就有了具体的区域。有八邻域，有四邻域，也有更多的区域，16,32的有的是。[1 2 3;4 x 5;6 7 8]1-8是八邻域，2 4 7是4邻域。不同邻域反应像素周边信息，看你用到什么，选取不同邻域进行处理。

4，什么是k最近邻算法

k最近邻(k-nearest neighbor，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。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)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。knn算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定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。 knn方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于knn方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，knn方法较其他方法更为适合。　　　knn算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性。更有用的方法是将不同距离的邻居对该样本产生的影响给予不同的权值(weight)，如权值与距离成正比。　该算法在分类时有个主要的不足是，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的k个邻居中大容量类的样本占多数。该算法只计算“最近的”邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样，数量并不能影响运行结果。可以采用权值的方法（和该样本距离小的邻居权值大）来改进。　　该方法的另一个不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的k个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。

5，k近邻算法的案例介绍

如上图所示，有两类不同的样本数据，分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示，而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据。也就是说，现在，我们不知道中间那个绿色的数据是从属于哪一类（蓝色小正方形or红色小三角形），下面，我们就要解决这个问题：给这个绿色的圆分类。　　我们常说，物以类聚，人以群分，判别一个人是一个什么样品质特征的人，常常可以从他/她身边的朋友入手，所谓观其友，而识其人。我们不是要判别上图中那个绿色的圆是属于哪一类数据么，好说，从它的邻居下手。但一次性看多少个邻居呢？从上图中，你还能看到：如果k=3，绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角形和1个蓝色小正方形，少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这个待分类点属于红色的三角形一类。如果k=5，绿色圆点的最近的5个邻居是2个红色三角形和3个蓝色的正方形，还是少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这个待分类点属于蓝色的正方形一类。于此我们看到，当无法判定当前待分类点是从属于已知分类中的哪一类时，我们可以依据统计学的理论看它所处的位置特征，衡量它周围邻居的权重，而把它归为(或分配)到权重更大的那一类。这就是k近邻算法的核心思想。knn算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定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。knn 算法本身简单有效，它是一种 lazy-learning 算法，分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。knn 分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为 n，那么 knn 的分类时间复杂度为o(n)。knn方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于knn方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，knn方法较其他方法更为适合。k 近邻算法使用的模型实际上对应于对特征空间的划分。k 值的选择，距离度量和分类决策规则是该算法的三个基本要素： k 值的选择会对算法的结果产生重大影响。k值较小意味着只有与输入实例较近的训练实例才会对预测结果起作用，但容易发生过拟合；如果 k 值较大，优点是可以减少学习的估计误差，但缺点是学习的近似误差增大，这时与输入实例较远的训练实例也会对预测起作用，是预测发生错误。在实际应用中，k 值一般选择一个较小的数值，通常采用交叉验证的方法来选择最优的 k 值。随着训练实例数目趋向于无穷和 k=1 时，误差率不会超过贝叶斯误差率的2倍，如果k也趋向于无穷，则误差率趋向于贝叶斯误差率。该算法中的分类决策规则往往是多数表决，即由输入实例的 k 个最临近的训练实例中的多数类决定输入实例的类别距离度量一般采用 lp 距离，当p=2时，即为欧氏距离，在度量之前，应该将每个属性的值规范化，这样有助于防止具有较大初始值域的属性比具有较小初始值域的属性的权重过大。 knn算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性。更有用的方法是将不同距离的邻居对该样本产生的影响给予不同的权值(weight)，如权值与距离成反比。　该算法在分类时有个主要的不足是，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的k个邻居中大容量类的样本占多数。该算法只计算“最近的”邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样，数量并不能影响运行结果。可以采用权值的方法（和该样本距离小的邻居权值大）来改进。该方法的另一个不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的k个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。实现 k 近邻算法时，主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速 k 近邻搜索，这在特征空间维数大及训练数据容量大时非常必要。

6，文本分类的方法

文本分类问题与其它分类问题没有本质上的区别，其方法可以归结为根据待分类数据的某些特征来进行匹配，当然完全的匹配是不太可能的，因此必须（根据某种评价标准）选择最优的匹配结果，从而完成分类。后来人们意识到，究竟依据什么特征来判断文本应当隶属的类别这个问题，就连人类自己都不太回答得清楚，有太多所谓“只可意会，不能言传”的东西在里面。人类的判断大多依据经验以及直觉，因此自然而然的会有人想到何让机器像人类一样自己来通过对大量同类文档的观察来自己总结经验，作为今后分类的依据。这便是统计学习方法的基本思想。统计学习方法需要一批由人工进行了准确分类的文档作为学习的材料（称为训练集，注意由人分类一批文档比从这些文档中总结出准确的规则成本要低得多），计算机从这些文档中挖掘出一些能够有效分类的规则，这个过程被形象的称为训练，而总结出的规则集合常常被称为分类器。训练完成之后，需要对计算机从来没有见过的文档进行分类时，便使用这些分类器来进行。这些训练集包括sogou文本分类分类测试数据、中文文本分类分类语料库，包含arts、literature等类别的语料文本、可用于聚类的英文文本数据集、网易分类文本分类文本数据、tc-corpus-train(语料库训练集，适用于文本分类分类中的训练)、2002年中文网页分类训练集cct2002-v1.1等。现如今，统计学习方法已经成为了文本分类领域绝对的主流。主要的原因在于其中的很多技术拥有坚实的理论基础（相比之下，知识工程方法中专家的主观因素居多），存在明确的评价标准，以及实际表现良好。统计分类算法将样本数据成功转化为向量表示之后，计算机才算开始真正意义上的“学习”过程。常用的分类算法为：决策树，rocchio，朴素贝叶斯，神经网络，支持向量机，线性最小平方拟合，knn，遗传算法，最大熵，generalized instance set等。在这里只挑几个最具代表性的算法侃一侃。rocchio算法rocchio算法应该算是人们思考文本分类问题时最先能想到，也最符合直觉的解决方法。基本的思路是把一个类别里的样本文档各项取个平均值（例如把所有 “体育”类文档中词汇“篮球”出现的次数取个平均值，再把“裁判”取个平均值，依次做下去），可以得到一个新的向量，形象的称之为“质心”，质心就成了这个类别最具代表性的向量表示。再有新文档需要判断的时候，比较新文档和质心有多么相像（八股点说，判断他们之间的距离）就可以确定新文档属不属于这个类。稍微改进一点的rocchio算法不仅考虑属于这个类别的文档（称为正样本），也考虑不属于这个类别的文档数据（称为负样本），计算出来的质心尽量靠近正样本同时尽量远离负样本。rocchio算法做了两个很致命的假设，使得它的性能出奇的差。一是它认为一个类别的文档仅仅聚集在一个质心的周围，实际情况往往不是如此（这样的数据称为线性不可分的）；二是它假设训练数据是绝对正确的，因为它没有任何定量衡量样本是否含有噪声的机制，因而也就对错误数据毫无抵抗力。不过rocchio产生的分类器很直观，很容易被人类理解，算法也简单，还是有一定的利用价值的，常常被用来做科研中比较不同算法优劣的基线系统（base line）。朴素贝叶斯算法贝叶斯算法关注的是文档属于某类别概率。文档属于某个类别的概率等于文档中每个词属于该类别的概率的综合表达式。而每个词属于该类别的概率又在一定程度上可以用这个词在该类别训练文档中出现的次数（词频信息）来粗略估计，因而使得整个计算过程成为可行的。使用朴素贝叶斯算法时，在训练阶段的主要任务就是估计这些值。朴素贝叶斯算法的公式并不是只有一个。首先对于每一个样本中的元素要计算先验概率。其次要计算一个样本对于每个分类的概率，概率最大的分类将被采纳。所以其中p(d| ci)=p(w1|ci) p(w2|ci) …p(wi|ci) p(w1|ci) …p(wm|ci) （式1）p(w|c)=元素w在分类为c的样本中出现次数/数据整理后的样本中元素的总数(式2)这其中就蕴含着朴素贝叶斯算法最大的两个缺陷。首先，p(d| ci)之所以能展开成（式1）的连乘积形式，就是假设一篇文章中的各个词之间是彼此独立的，其中一个词的出现丝毫不受另一个词的影响（回忆一下概率论中变量彼此独立的概念就可以知道），但这显然不对，即使不是语言学专家的我们也知道，词语之间有明显的所谓“共现”关系，在不同主题的文章中，可能共现的次数或频率有变化，但彼此间绝对谈不上独立。其二，使用某个词在某个类别训练文档中出现的次数来估计p(wi|ci)时，只在训练样本数量非常多的情况下才比较准确（考虑扔硬币的问题，得通过大量观察才能基本得出正反面出现的概率都是二分之一的结论，观察次数太少时很可能得到错误的答案），而需要大量样本的要求不仅给前期人工分类的工作带来更高要求（从而成本上升），在后期由计算机处理的时候也对存储和计算资源提出了更高的要求。但是稍有常识的技术人员都会了解，数据挖掘中占用大量时间的部分是数据整理。在数据整理阶段，可以根据词汇的情况生成字典，删除冗余没有意义的词汇，对于单字和重要的词组分开计算等等。这样可以避免朴素贝叶斯算法的一些问题。其实真正的问题还是存在于算法对于信息熵的计算方式。朴素贝叶斯算法在很多情况下，通过专业人员的优化，可以取得极为良好的识别效果。最为人熟悉的两家跨国软件公司在目前仍采用朴素贝叶斯算法作为有些软件自然语言处理的工具算法。knn算法最近邻算法（knn）：在给定新文档后，计算新文档特征向量和训练文档集中各个文档的向量的相似度，得到k篇与该新文档距离最近最相似的文档，根据这k篇文档所属的类别判定新文档所属的类别（注意这也意味着knn算法根本没有真正意义上的“训练”阶段）。这种判断方法很好的克服了rocchio算法中无法处理线性不可分问题的缺陷，也很适用于分类标准随时会产生变化的需求（只要删除旧训练文档，添加新训练文档，就改变了分类的准则）。knn唯一的也可以说最致命的缺点就是判断一篇新文档的类别时，需要把它与现存的所有训练文档全都比较一遍，这个计算代价并不是每个系统都能够承受的（比如我将要构建的一个文本分类系统，上万个类，每个类即便只有20个训练样本，为了判断一个新文档的类别，也要做20万次的向量比较！）。一些基于knn的改良方法比如generalized instance set就在试图解决这个问题。knn也有另一个缺点，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的k个邻居中大容量类的样本占多数。 svm(support vector machine)是cortes和vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的vc维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力（或称泛化能力）。svm 方法有很坚实的理论基础，svm 训练的本质是解决一个二次规划问题（quadruple programming，指目标函数为二次函数，约束条件为线性约束的最优化问题），得到的是全局最优解，这使它有着其他统计学习技术难以比拟的优越性。 svm分类器的文本分类效果很好，是最好的分类器之一。同时使用核函数将原始的样本空间向高维空间进行变换，能够解决原始样本线性不可分的问题。其缺点是核函数的选择缺乏指导，难以针对具体问题选择最佳的核函数；另外svm 训练速度极大地受到训练集规模的影响，计算开销比较大，针对svm 的训练速度问题，研究者提出了很多改进方法，包括chunking 方法、osuna算法、smo 算法和交互svm 等。svm分类器的优点在于通用性较好，且分类精度高、分类速度快、分类速度与训练样本个数无关，在查准和查全率方面都略优于knn及朴素贝叶斯方法。

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1，knn算法中k是怎么决定的

2，求有关最近邻居问题的算法

3，数字图像中最近邻域法是什么意思

4，什么是k最近邻算法

5，k近邻算法的案例介绍

6，文本分类的方法

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2，求有关最近邻居问题的算法

3，数字图像中最近邻域法是什么意思

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6，文本分类的方法

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