想象一下,你正在计划一个周末的户外活动,你可能会问自己几个问题来决定去哪里:
"今天天气怎么样?"如果天气晴朗,你可能会选择去公园野餐;如果天气阴沉,你可能会选择去博物馆。
这个决策过程,其实就是一个简单的分类问题,而KNN(K-Nearest Neighbors)算法正是模仿这种人类决策过程的机器学习算法。
KNN(K-Nearest Neighbors)算法是一种基本的分类与回归方法,属于监督学习范畴。它的核心思想是“物以类聚”,即相似的数据应有相似的输出。对于任意n维输入向量,分别对应于特征空间中的一个点,输出为该特征向量所对应的类别标签或预测值。
KNN算法通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。对于一个新的输入样本,KNN算法会在训练数据集中寻找与该样本最近的K个样本(即K个邻居),然后根据这些邻居的类别来预测新样本的类别。在分类问题中,常见的做法是通过“投票法”决定新样本的类别,即选择K个邻居中出现次数最多的类别作为新样本的预测类别。
举个例子:想象一下,你是一个新来的大学生,想要加入一个社团。但是,你对这个大学里的社团不太了解,所以你想找一个和你兴趣最接近的社团加入。你决定问问你周围的同学,看看他们都加入了哪些社团。
①你首先会找到几个你认识的同学(比如5个),这些同学就像是你的“邻居”,因为他们离你最近,你最容易从他们那里得到信息。
②然后,你问问这些同学他们都加入了哪些社团,可能是篮球社、舞蹈社、棋艺社等等。
③统计一下这些同学中,哪个社团被提到的次数最多。比如,有3个同学提到了篮球社,2个提到了舞蹈社。
④根据这个“投票”结果,你决定加入篮球社,因为这是被提到次数最多的社团,你觉得这个社团可能最符合你的兴趣。
在这个例子中,你就是那个“新的输入样本”,你的同学就是“训练数据集”,你选择社团的过程就是KNN算法的“分类”过程。你通过了解你周围同学的选择(即寻找最近的K个邻居),然后根据他们的选择来决定你自己的选择(即根据邻居的类别来预测你的类别)。这个过程就是KNN算法的核心思想:通过观察和你相似的人的选择,来预测你可能会做出的选择。
构建KNN模型也不是简单地像上述例子分几个步骤,需要有完整科学的流程。
KNN(K-Nearest Neighbors)算法在日常生活中的应用非常广泛,比如:
推荐系统
当你在电商平台上购物时,系统会根据你过去的购买记录和浏览习惯,推荐与你之前购买或浏览过的商品相似的其他商品。这里,KNN算法通过分析用户行为数据,找到与当前用户行为最相似的其他用户,然后推荐那些相似用户喜欢的商品。
餐厅评分
当你使用美食应用寻找餐厅时,应用可能会根据你的位置和偏好,推荐附近的高分餐厅。KNN算法在这里通过分析其他用户的评价和评分,找到与你的搜索条件最匹配的餐厅,并预测它们的受欢迎程度。
房价预测
如果你想出售或购买房屋,KNN算法可以帮助你估计房屋的价值。通过输入房屋的特征(如面积、位置、建造年份等),KNN算法会找到附近相似房屋的销售价格,然后根据这些最近邻居的价格来预测目标房屋的价格。
KNN算法与其他常见的机器学习算法相比,有独特的优势和局限性。
与决策树(Decision Trees)比较
优势:
劣势:
与支持向量机(SVM)比较
优势:
劣势:
与随机森林(Random Forest)比较
优势:
劣势:
与神经网络(Neural Networks)比较
优势:
劣势:
与梯度提升机(Gradient Boosting Machines, GBM)比较
优势:
劣势:
KNN算法在需要快速原型开发和对模型解释性要求较高的场合很适用,在需要处理大规模数据集、高维数据或需要更强泛化能力的场景下,可能需要考虑其他更复杂的算法。
所以在实际应用中,应该根据具体问题的数据特征、解释性需求以及计算资源等方面的考量,选择更合适的算法,提升模型的效果和应用的可行性。
KNN属于机器学习算法,在AI全体系课程中,它不仅是机器学习入门者最先接触的算法之一,也是理解其他更复杂机器学习算法的基础,对于深入学习机器学习和理解其他更高级的算法有着重要的意义。
AI体系化学习路线
关注
87文章
29566浏览量
267855免责声明:本文为转载,非本网原创内容,不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实,对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺,请读者仅作参考,并请自行核实相关内容。
如有疑问请发送邮件至:bangqikeconnect@gmail.com