【k近邻】 K-Nearest Neighbors算法原理及流程

【k近邻】 K-Nearest Neighbors算法原理及流程

【k近邻】 K-Nearest Neighbors算法距离度量选择与数据维度归一化

k近邻算法(K-Nearest Neighbors,简称KNN)是一种常用的监督学习算法,可以用于分类和回归问题。在OpenCV中,KNN算法的函数为`cv.ml.KNearest_create()。

k近邻算法原理

K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例,这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。

例如下图展现了两类样本数据,分别由正方形和三角形表示,待分类数据由圆形表示,算法的目的是依据已知的样本数据判断待分类数据的类别,即对圆形数据分类。

我们考虑几种不同的K值:

  • 如果K=1,圆点的最邻近的1个点是1个三角形,少数服从多数,基于统计的方法,可以判定这个待分类点属于三角形一类。
  • 如果K=3,圆点的最邻近的3个点是2个三角形和1个正方形,少数服从多数,基于统计的方法,可以判定这个待分类点属于三角形一类。
  • 如果K=5,圆点的最邻近的5个点是2个三角形和3个正方形,少数服从多数,基于统计的方法,可以判定这个待分类点属于正方形一类。
  • 依此类推,k近邻算法的思路十分清晰,一言蔽之,即由最近的k个邻居决定待判别点的归属。

k近邻算法流程

对未知类别的数据集中的每个点依次执行以下操作

  • 计算已知类别数据集众多点与当前点之间的距离
  • 按照距离递增次序排序
  • 选取与当前点距离最小的k个点
  • 确定前k个点所在类别的出现频率
  • 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类

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