knn算法主要步骤 knn是什么意思？

knn是什么意思？

KNN通过测量不同特征值之间的距离进行分类。其思想是：如果特征空间中k个最相似的样本大部分属于某一类别，那么该样本也属于该类别。

优点：

①训练时间复杂度低于支持向量机等算法，仅为O（n）

②与朴素贝叶斯等算法相比，它对数据无假设，精度高，对异常值不敏感

③KNN主要依赖于周围有限的相邻样本，而不是孤立样本与判别类域的方法相比，KNN方法更适合于类域重叠或重叠较多的样本集

缺点

①计算复杂度高；空间复杂度高；

②样本不平衡时稀有类别预测精度低

③可解释性差，无法给出决策树等规则。

KNN算法中K是怎么决定的？

K-最近邻（KNN）分类算法是理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思想是：如果特征空间中k个最相似的样本大部分属于某一类别，则该样本也属于该类别。

k-means和knn算法的区别？

在分类：KNN（k-最近邻）训练阶段：记住所有点测试阶段：计算新点a和原始数据预测中每个点之间的欧氏距离：找到离点a最近的k点，看哪个分类点k点属于最多，然后将点a划分为该类缺点：SVM（支持向量机）在测试阶段花费的时间太长，KNN与机器学习的区别在于logistic回归更像分类算法。不同的是logistic回归采用logistic损失，支持向量机采用后验损失。这两个损失函数的目的是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。支持向量机是稀疏的，因为它通过支持向量机。Logistic回归通过使用权重来降低异常值的权重。

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