K最近邻居(K-Nearest Neighbors)

简介

K最近邻居（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种常用的机器学习算法，它被广泛使用于分类和回归问题中。

在分类问题中，KNN的作用是根据已知的样本数据，对新输入的样本进行分类。算法的基本思想是：给定一个新的样本，KNN算法会在已有的样本数据中，找到与该样本最相似的K个样本，然后将新样本分类为这K个样本中出现最多的类别。

在回归问题中，KNN的作用是预测连续性变量。算法的基本思想是：给定一个新的样本，KNN算法会在已有的样本数据中，找到与该样本最相似的K个样本，然后将新样本预测为这K个样本的平均值。

示例代码

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# KNN分类
X = [[0], [1], [2], [3]]
y = [0, 0, 1, 1]
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
neigh.fit(X, y)
print(neigh.predict([[1.1]]))    # 输出：[0]

# KNN回归
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
X = [[0], [1], [2], [3]]
y = [0, 0, 1, 1]
neigh = KNeighborsRegressor(n_neighbors=3)
neigh.fit(X, y)
print(neigh.predict([[1.5]]))    # 输出：[0.66666667]

基本参数

在使用KNN算法时，一般需要设置以下参数：

• n_neighbors：用于设置KNN算法中的K值，即选取多少个最相似的样本来进行分类或回归。
• algorithm：用于设置最近邻搜索算法。默认值为"auto"，表示自动选择搜索算法，也可以将该参数设置为"ball_tree"、"kd_tree"或"brute"，来使用不同的最近邻搜索算法。

应用场景

KNN算法广泛应用于各种分类和回归任务中，常用于如下领域：

• 垃圾邮件分类
• 智能推荐系统
• 社交网络分析
• 医学疾病预测
• 金融风险评估

优缺点

KNN算法的优点包括：

• 算法思想简单，易于理解和实现
• 适用于多种问题，比如分类、回归、密度估计等
• 可以直观地解释算法结果

KNN算法的缺点包括：

• 时间复杂度高，无法处理大型数据集
• 对数据的质量要求较高，噪声和异常值会影响算法的分类和回归结果
• 需要指定K值，不同的K值会对结果产生一定影响，具有较强主观性