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张小明 2026/1/8 15:55:33
设计师做兼职的网站有哪些,页面模板下载,临沂专业网站建设公司电话,搜狗seo什么是KNN 有天,你想着把你另外一套房子租出去,这样还能减轻一下生活的负担。但是你却不知道把房租定为多少比较合适。这时候你就在业主群里加了几个房子已经出租的房主,分别询问了他们的楼层高度、房屋面积、采光率等因素以及他们出租的价格。然后你找到两三个跟你房间差不…什么是KNN有天,你想着把你另外一套房子租出去,这样还能减轻一下生活的负担。但是你却不知道把房租定为多少比较合适。这时候你就在业主群里加了几个房子已经出租的房主,分别询问了他们的楼层高度、房屋面积、采光率等因素以及他们出租的价格。然后你找到两三个跟你房间差不多情况的,得知他们的出租价格都在a元左右,你就想着:得了,我的房子出租价格也定为a元吧。这种“根据相似房屋价格确定自己房屋价格”的思维方式,就是K近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)算法的核心思想!KNN是由 Cover 和 Hart 于 1968 年提出的经典机器学习算法,属于监督学习方法,它的工作机制比较简单,通俗点说就是“物以类聚,人以群分”。它给定测试样本,根据某种的距离度量找出训练集中跟它最近的k kk个训练样本,然后基于这k kk个邻居的信息,来对结果进行预测。KNN与之前介绍的线性回归、逻辑回归不同,它是有名的“惰性学习”的代表,它在训练阶段只是把样本保存好,在有测试样本来了,才在训练集中找到与测试样本相近的k kk个邻居样本,并根据这些邻居样本给出测试样本的最终结果。应用场景KNN做为常见的机器学习算法,常见的应用场景如下:分类:垃圾邮件分类、物体识别等回归:销量预测、房价预测、气温预测等。KNN基本原理核心思想KNN的原理可以概况为:给定一个训练数据集,对于新的输入样本,在训练集中找到跟这个样本最邻近的k kk个实例,根据这k kk个示例的标签值,得到新输入样本的预测值。要想用好KNN,就得先搞清楚以下这三个问题:如何判断最邻近,如何选择合适得k值,以及如何得出最终预测值?距离计算在我们日常生活中,说两个人很近,可以是住得近、每天在一起时间很多、共同爱好很多等。在特征空间中两个样本点的距离是两个样本点相似度的反映。KNN中特征空间一般是n nn维实数向量空间R n \mathbf{R}^nRn, 使用的是欧式距离。但是也可以是其他距离,比如更一般的L p L_pLp​距离。假设特征空间X \mathcal{X}X是n nn维的实数向量空间R n \mathbf{R}^nRn,x i , x j ∈ X , x i = ( x i ( 1 ) , x i ( 2 ) , . . . , x i ( n ) ) T , x j = ( x j ( 1 ) , x j ( 2 ) , . . . , x j ( n ) ) T x_i,x_j\in{\mathcal{X}}, \quad x_i=(x_i^{(1)}, x_i^{(2)},...,x_i^{(n)})^T,\quad x_j=(x_j^{(1)}, x_j^{(2)},...,x_j^{(n)})^Txi​,xj​∈X,xi​=(xi(1)​,xi(2)​,...,xi(n)​)T,xj​=(xj(1)​,xj(2)​,...,xj(n)​)T闵可夫斯基距离x i , x j x_i,\quad x_jxi​,xj​的L p L_pLp​距离为:L p ( x i , x j ) = ( ∑ l = 1 n ∣ x i ( l ) − x j ( l ) ∣ p ) 1 p L_p(x_i, x_j) = (\sum_{l=1}^n|x_i^{(l)}-x_j^{(l)}|^p)^{\frac{1}{p}}Lp​(xi​,xj​)=(l=1∑n​∣xi(l)​−xj(l)​∣p)p1​在这里p ≥ 1 p\geq1p≥1,当p pp分别取 1、2、∞ \infty∞时,则分别为曼哈顿距离、欧式距离和切比雪夫距离。曼哈顿距离曼哈顿距离是各个维度的坐标差之和。其计算公式为:L 1 ( x i , x j ) = ∑ l = 1 n ∣ x i ( l ) − x j ( l ) ∣ L_1(x_i, x_j) = \sum_{l=1}^n|x_i^{(l)}-x_j^{(l)}|L1​(xi​,xj​)=l=1∑n​∣xi(l)​−xj(l)​∣假设你在坐标点( 1 , 1 ) (1, 1)(1,1),距离坐标( 3 , 4 ) (3, 4)(3,4)的曼哈顿距离L = ∣ 1 − 3 ∣ + ∣ 1 − 4 ∣ = 5 L=|1-3|+|1-4|=5L=∣1
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