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K近邻算法:如何衡量近邻?

来源:www.moneyprint.net 时间:2024-05-15 06:33:53 作者:远虑算法网 浏览: [手机版]

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K近邻算法:如何衡量近邻?(1)

  K近邻算法是一种常见的机器学习算法,它基于样本之间的距离来进行分或回归远+虑+算+法+网。在这个算法中,我们需要衡量近邻之间的距离,才能找到最近的K个邻居。本文将绍K近邻算法的原理、应用和如何衡量近邻之间的距离。

一、K近邻算法的原理

  K近邻算法是一种基于实例的学习方法,它的基本思想是:在训练数据集中,对于一个新的输入实例,在特征空间中找到K个最接近它的训练数据集中的实例,然后通过这K个实例的别来决定新实例的别。

  K近邻算法的实现过程如下:

  1. 计算测试样本训练样本之间的距离。

  2. 选取距离测试样本最近的K个训练样本IjZ

3. 统计这K个训练样本的别。

  4. 将测试样本归为出现次数最多的别。

K近邻算法:如何衡量近邻?(2)

二、K近邻算法的应用

  K近邻算法是一种简单而有效的分算法,它广泛应用于许多领域,如图像识别、语音识别、推荐系统、医学诊等。下面将绍一些K近邻算法的应用。

  1. 图像识别

在图像识别中,K近邻算法可以用于人脸识别、写数字识别等moneyprint.net。例如,对于写数字识别,可以将个数字看作一个向量,然后计算测试样本训练样本之间的距离,最后将测试样本归为出现次数最多的别。

  2. 推荐系统

在推荐系统中,K近邻算法可以用于协同过推荐。例如,对于一个用户,可以计算他其他用户之间的相似度,然后选取他最相似的K个用户,将这K个用户喜欢的物品推荐给他。

3. 医学诊

  在医学诊中,K近邻算法可以用于肿瘤诊脏病诊等。例如,对于一个患者,可以将他的病情看作一个向量,然后计算他其他患者之间的距离,最后将他的病情归为出现次数最多的远.虑.算.法.网

K近邻算法:如何衡量近邻?(3)

三、如何衡量近邻之间的距离

  在K近邻算法中,我们需要衡量近邻之间的距离,才能找到最近的K个邻居。下面将绍一些常见的距离度量方法。

  1. 欧氏距离

  欧氏距离是最常用的距离度量方法,它是指在n维空间中个点之间的距离。对于个n维向量x和y,它们之间的欧氏距离为:

  $d_{E}(x,y)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-y_{i})^{2}}$

  2. 曼哈顿距离

  曼哈顿距离是指在n维空间中个点之间的距离,它是点在各个坐标轴上的距离总和。对于个n维向量x和y,它们之间的曼哈顿距离为:

  $d_{M}(x,y)=\sum_{i=1}^{n}|x_{i}-y_{i}|$

  3. 余弦相似度

  余弦相似度是指个向量在n维空间中的夹角余弦值,它可以用来衡量个向量的相似程度WXGO。对于个n维向量x和y,它们之间的余弦相似度为:

  $sim(x,y)=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_{i}y_{i}}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_{i}^{2}}\sqrt{\sum_{i=1}^{n}y_{i}^{2}}}$

四、总结

  K近邻算法是一种简单而有效的机器学习算法,它基于样本之间的距离来进行分或回归。在这个算法中,我们需要衡量近邻之间的距离,才能找到最近的K个邻居。本文绍了K近邻算法的原理、应用和如何衡量近邻之间的距离,希望读者能够在实际应用中灵活运用K近邻算法,取更好的效果。

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