knn大数据处理论文

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简述信息一览：

• 1、knn算法优缺点
• 2、KNN算法常见问题总结
• 3、统计学习02-KNN算法详细总结

knn算法优缺点

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。

KNN算法常见问题总结

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。

统计学习02-KNN算法详细总结

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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