knn聚类算法基础知识

《knn聚类算法基础知识》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、Knn(K最近邻分类算法)1•简介:邻近算法，或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是塾握翘

2、分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。2.算法核心：kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相令卩的样本中的大;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。kNN方法在类别决策时，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

3、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。3.例子:上图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3,由于红色三角形所占比例为2/3,绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5,由于蓝色四方形比例为3/5,因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。4.算法核心思想：K最近邻(k-NearestNeighborzKNN)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

4、这个类别。KNN算法中，所选择的令卩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另外，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毯值

5、(weight),如权值与距离成反比。5优点：1).简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练；2).适合对稀有事件进行分类；3).特别适合于多分类问题(multi-modal，对象具有多个类别标签)，kNN比SVM的表现要好。6•缺点：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。该方法的另一个不足之处是

6、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。可理解性差，无法给出像决策树那样的规则。7.算法流程：step.l---初始化距离为最大值step.2…计算未知样本和每个训练样本的距离diststep.3…得到目前K个最临近样本中的最大距离maxdiststep.4---如果dist小于maxdist,则将该训练样本作为K-最近邻样本step.5---重复步骤2、3、4,直到未知样本和所有训练样本的距离都算完step.6---统计K-最近邻样本中每个类标号出现的次数step.7---选择出现频率最大的类标号作为未知样本的类标号二、常

7、见问题1、k值设定为多大？k太小，分类结果易受噪声点影响；k太大，近邻中又可能包含太多的其它类别的点。（对距离加权，可以降低k值设定的影响）k值通常是采用交叉检验来确定（以k=1为基准）经验规则：k_般低于训练样本数的平方根2、类别如I可判定最合适？投票法没有考虑近邻的距离的远近，距离更近的近邻也许更应该决定最终的分类，所以加权投票法更恰当一些。3、如何选择合适的距离衡量？高维度对距离衡量的影响：众所周知当变量数越多，欧式距离的区分能力就越差。变量值域对距离的影响：值域越大的变量常常会在距离计算中占据主导作用，因此应先对变量进行标准化。4、训练样本是否要一视同仁？在训练集中，有

8、些样本可能是更值得依赖的。可以给不同的样本施加不同的权重，加强依赖样本的权重，降低不可信赖样本的影响。5、性能问题？kNN是一种懒情算法，平时不好好学习，考试（对测试样本分类）时才临阵磨枪（临时去找k个近邻）。懒惰的后果：构造模型很简单，但在对测试样本分类地的系统开销大，因为要扫描全部训练样本并计算距离。已经有一些方法提高计算的效率，例如压缩训练样本量等。6、能否大幅减少训练样本量，同时又保持分类精度？浓缩技术（condensing）编辑技术（editing）