人工智能knn算法的应用-人工智能knn算法实验报告

C0f3d30c8时间2024-09-13 20:48:47分类应用领域浏览85

导读：大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能knn算法的应用的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能knn算法的应用的解答，让我们一起看看吧。knn算法实验分类和回归的原理？knn算法实现回归原理？knn算法的背景Knn算法的公式？knn过程指的是什么？knn算法实验分类和回归的原理？KNN……...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能 knn 算法的应用的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能knn算法的应用的解答，让我们一起看看吧。

knn算法实验分类和回归的原理？
knn算法实现回归原理？
knn算法的背景
Knn算法的公式？
knn过程指的是什么？

knn算法实验 分类和回归的原理？

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。

使用KNN算法实现分类

（图片来源网络，侵删）

建模预测：以鸢尾花数据为例，通过KNN算法实现分类任务。为了方便可视化，只取其中的两个特征.

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。

（图片来源网络，侵删）

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。

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。

（图片来源网络，侵删）

Knn算法的公式？

KNN（k-最近邻算法）使用的公式是欧几里得距离公式（Euclidean Distance Formula）：
d = sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2 + (z2-z1)^2 + ... + (n2-n1)^2)
其中，d是欧几里得距离，(x1, y1, z1, ..., n1)是第一个点的坐标，(x2, y2, z2, ..., n2)是第二个点的坐标。
KNN算法使用欧几里得距离公式来计算测试样本与训练样本之间的距离，然后根据距离来确定最近邻的K个训练样本，最后根据这K个训练样本的类别来预测测试样本的类别。

KNN算法***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。