knn是函数名称trianx,testx,k是变量名.最后函数值赋予j数据在excel?数据大的话用循环实现调用函数。
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knn流程:knn算法优缺点[朗读]
作为一种非参数的分类算法,k-近邻(knn)算法是非常有效和容易实现的.它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等.在应用knn算法解决问题的时候,要注意两个方面的问题——样本权重和特征权重.利用svm来确定特征的权重,提出了基于svm的特征加权算法(fwknn,featureweightedknn).实验表明,在一定的条件下,fwknn能够极大地提高分类准确率。
knn算法(k-nearestneighboralgorithm).是一种经典的分类算法.注意,不是聚类算法.所以这种分类算法必然包括了训练过程.然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种懒惰算法.它并非像其他的分类算法先通过训练建立分类模型.,而是一种被动的分类过程.它是边测试边训练建立分类模型.算法的一般描述过程如下:1.首先计算每个测试样本点到其他每个点的距离.这个距离可以是欧氏距离,余弦距离等。
knn是通过测量不同特征值之间的距离进行分类.它的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.优点:①训练时间复杂度比支持向量机之类的算法低,仅为o(n)②和朴素贝叶斯之类的算法比,对数据没有假设,准确度高,对异常点不敏感③knn主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,knn方法较其他方法更为适合缺点①计算复杂性高;空间复杂性高;②样本不平衡的时候,对稀有类别的预测准确率低③可解释性差,无法给出决策树那样的规则。
knn算法的核心思想非常简单:在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居,根据这个k个邻居中出现次数最多的类别(最大表决规则),作为该数据点的类别.算法描。