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KNN算法的优缺点如下:优点: 简单直观:KNN算法是一种基于实例的学习算法,它不需要建立复杂的数学模型,而是直接利用训练数据集进行预测。这种方法的逻辑非常直观,易于理解和实现。 无需参数估计:KNN算法在训练阶段基本上不需要进行参数估计和模型训练,这避免了因参数设置不当而导致的模型性能下降。
然而,KNN算法也存在一些缺点。首先,它对数据的局部结构非常敏感,即如果待分类的样本不平衡,或者训练数据集中某些类别的样本过大,可能导致该算法的准确率下降。其次,KNN算法需要计算每个样本点与其他所有样本点之间的距离,这会导致算法在特征维度较高或者数据集较大时效率非常低下。
由此可见,KNN算法的优点是有很多的。那么KNN算法的缺点是什么呢?这种算法的缺点具体体现在六点,第一就是样本不平衡时,预测偏差比较大。第二就是KNN每一次分类都会重新进行一次全局运算。第三就是k值大小的选择没有理论选择最优,往往是结合K-折交叉验证得到最优k值选择。
KNN算法,即“k个最近邻居”,是监督学习中的分类方法,通过计算样本之间的距离来判断归属。它是一种实例学习,没有显式的学习过程,类似“近朱者赤,近墨者黑”的理念。算法的关键在于三个要素:距离度量、特征选择(连续或离散)以及k值的选择。
模型的方法 每一种模型都有一些它独有的属性方法(模型的技能,能做些什么事),下面我们来了解下knn算法常用的的属性方法。
首先,算法只能找到局部最优的聚类,而不是全局最优的聚类。而且算法的结果非常依赖于初始随机选择的聚类中心的位置。我们通过多次运行算法,使用不同的随机生成的聚类中心点运行算法,然后对各自结果C通过evaluate(C)函数进行评估,选择多次结果中evaluate(C)值最小的那一个。
KNN算法的不足主要有以下几点:对于新数据,需要计算到所有训练数据的距离,这需要计算大量的距离,效率较低。KNN算法对噪声敏感,当训练数据中存在噪声时,会影响到算法的性能。KNN算法对特征空间维数较高的问题,处理起来比较困难。KNN算法只能处理数值型数据,对于非数值型数据,需要将其转化为数值型数据。
首先,它对数据的局部结构非常敏感,即如果待分类的样本不平衡,或者训练数据集中某些类别的样本过大,可能导致该算法的准确率下降。其次,KNN算法需要计算每个样本点与其他所有样本点之间的距离,这会导致算法在特征维度较高或者数据集较大时效率非常低下。
样本不平衡问题:当训练数据集中各类别的样本数量不平衡时,KNN算法的预测性能可能会受到影响。因为算法是基于最近邻的类别进行预测的,如果某一类别的样本数量过多,那么待预测样本的最近邻很可能都属于这个类别,从而导致预测偏差。
KNN算法,即“k个最近邻居”,是监督学习中的分类方法,通过计算样本之间的距离来判断归属。它是一种实例学习,没有显式的学习过程,类似“近朱者赤,近墨者黑”的理念。算法的关键在于三个要素:距离度量、特征选择(连续或离散)以及k值的选择。
1、KNN算法因其简单、易于实现和解释的优点,成为机器学习入门阶段的优选算法。然而,随着数据规模的增加和特征维度的提升,优化计算效率、处理不平衡数据等问题成为了实现KNN算法高效应用的关键。
2、KNN的算法过程是是这样的: 从上图中我们可以看到,图中的数据集是良好的数据,即都打好了label,一类是蓝色的正方形,一类是红色的三角形,那个绿色的圆形是我们待分类的数据。
3、KNN中的K值选取对K近邻算法的结果会产生重大影响。
4、KNN 算法 的全称是 K-Nearest Neighbor ,中文为 K 近邻 算法,它是基于 距离 的一种算法,简单有效。KNN 算法 即可用于分类问题,也可用于回归问题。假如我们统计了一些 电影数据,包括电影名称,打斗次数,接吻次数,电影类型 ,如下:可以看到,电影分成了两类,分别是动作片和爱情片。
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