一、knn算法步骤？

KNN算法介绍：

KNN，k-NearestNeighborK ，又称K最近邻。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思。

说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表，是一种分类算法，用于参考已知的数据，对未知实例的类别进行判断。

算法步骤：

将每个样本视作一个点

1. 载入数据集，对数据进行必要的预处理

2. 设置参数K，K最好选择奇数，因为后续进行归类的策略是少数服从多数，设置K为奇数的话总会有结果。

3. 计算待预测点与已知点之间的关系，这里的关系可以有多种方式来体现，常用如下：

  ①欧式距离（应用较广，其他及其算法也有广泛应用），其计算方法：

②余弦值

③相关度

④曼哈顿距离

⑤…

4. 之前确定了参数K，计算了待预测点与已知点之间的距离衡量，将计算的结果进行从小到大排序，取前K个点

5. 将待预测点归类为多数的那一个类别，这便是对于未知点的类别预测结果了。

算法优点：

1.简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练；

2. 适合对稀有事件进行分类；

3.特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签)， kNN比SVM的表现要好。

算法缺点：

需要大量的空间来存储已知的实例，再一个是算法复杂度较高。

算法理解：

我们根据一张图来理解这个算法吧。

未知点X延伸出的5个箭头，表示我们的K为5，也就是我们选取了5个已知点用于对X进行归类预测

特殊情况：

对于未知点Y不使用算法，我们会将未知点Y归类为W1这一类，运行了算法后，会将Y归类为W2类，这明显是错误的归类结果。

这是由于样本分布不平衡造成的。我们可以通过给计算后的距离加上权重来控制不同距离的点对结果的贡献程度，离未知点越近的，权重大，对结果贡献度大，反之离未知点远的，权重小，对结果的贡献度小。

二、knn算法的背景

KNN(K-Nearest Neighbor)是最简单的机器学习算法之一，可以用于分类和回归，是一种监督学习算法。它的思路是这样，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。

也就是说，该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。

三、knn算法和kmeans算法区别？

两种算法的区别是，K-means本质上是无监督学习，而KNN是监督学习；K-means是聚类算法，KNN是分类（或回归）算法。

K-means算法把一个数据集分割成簇，使得形成的簇是同构的，每个簇里的点相互靠近。该算法试图维持这些簇之间有足够的可分离性。由于无监督的性质，这些簇没有任何标签。KNN算法尝试基于其k（可以是任何数目）个周围邻居来对未标记的观察进行分类。它也被称为懒惰学习法，因为它涉及最小的模型训练。因此，它不用训练数据对未看见的数据集进行泛化。

四、KNN算法，k近邻？

K最近邻(k-Nearest Neighbour，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：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。

五、Knn算法的公式？

KNN算法采用欧氏距离公式来计算样本之间的相似度。

欧式距离公式如下：

$$\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-y_{i})^{2}}$$。

其中，n代表特征数，$x_{i}$和$y_{i}$分别代表两个样本在第i个特征上的取值。

KNN算法中，我们需要计算测试样本与所有训练样本之间的距离，然后选择距离最近的K个样本进行投票。KNN的分类结果取决于K个最近邻中出现次数最多的类别。

KNN算法伪代码：

1.加载训练集。

2.加载测试集。

3.对于每个测试样本，计算它与所有训练样本之间的距离。

4.将距离按升序排列。

5.选取距离最近的K个样本进行投票。

六、knn算法实现回归原理？

算法原理

KNN算法的核心思维：相似度较高的样本，映射到n维空间后，其距离回避相似度较低的样本在距离上更加接近。

KNN，即K近邻算法，K近邻就是K个最近的邻居，当需要预测一个未知样本的时候，就由与该样本最接近的K个邻居来决定。KNN既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。当进行分类预测时，使用K个邻居中，类别数量最多（或加权最多）者，作为预测结果；当进行回归预测时，使用K个邻居的均值（或加权均值），作为预测结果。

七、机器学习算法库推荐？

如果是python的话，最常用的还是scikit-learn里面的内容最丰富，当然还有个scipy的库主要用于数学、科学、工程领域进行插值计算，积分，优化，微分方程求解等。

如果是c++的库，可以看看mlpack和shark。

不管是哪种库，还是针对自己的应用场景选择最合适的工具来实现任务需求。

八、机器学习有哪些算法？

1 机器学习有很多算法，其中包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络、随机森林等等。2 决策树算法是一种基于树结构的分类算法，通过对数据集进行划分和判断来进行分类。支持向量机算法是一种二分类模型，通过寻找一个最优的超平面来进行分类。朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，通过计算条件概率来进行分类。神经网络算法是一种模拟人脑神经元网络的算法，通过多层神经元的连接和权重调整来进行学习和分类。随机森林算法是一种基于决策树的集成学习算法，通过多个决策树的投票来进行分类。3 除了以上提到的算法，还有很多其他的机器学习算法，如K近邻算法、聚类算法、深度学习算法等等。每种算法都有其适用的场景和特点，选择适合的算法可以提高机器学习的效果和准确性。

九、机器学习算法，影响因素？

机器学习算法的影响因素包括数据质量、特征选择、模型选择、超参数调整、计算资源等。数据质量包括数据规模、多样性、噪声水平等，对算法性能至关重要。

特征选择和模型选择需要根据具体问题和数据特点进行，超参数调整和计算资源利用也会影响算法性能。

十、knn算法的训练顺序？

knn算法即k近邻算法，是不需要训练的分类算法，而是通过不断添加样本，不断重复计算距离的过程。