R语言机器学习算法实战系列（六）K-邻近算法 (K-Neares
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介绍
K-邻近算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种基本且广泛使用的分类和回归方法。它的工作原理非常简单直观：通过测量不同特征值之间的距离来进行预测。
算法原理：
KNN算法的核心思想是“物以类聚”，即相似的样本点在特征空间中距离较近，因此可以通过查找一个样本点的最近邻居来预测该样本点的类别或属性。
步骤：
- 确定K值： 选择一个正整数K，它代表在特征空间中最近的邻居的数量。
- 距离度量： 确定一个距离度量方法来计算样本点之间的距离。常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离等。
- 特征空间： 将数据集中的每个样本点表示为特征空间中的一个点。
- 查询点： 对于一个新的查询样本点，使用相同的特征表示方法将其表示为特征空间中的一个点。
- 寻找最近邻居： 对于查询点，计算它与数据集中每个点的距离，然后找出距离最近的K个点。
-
决策规则：
- 分类问题： 在K个最近邻居中，根据多数投票原则确定查询点的类别。即统计K个邻居中每个类别的数量，查询点被赋予出现次数最多的类别。
- 回归问题： 在K个最近邻居中，计算它们的输出值的平均值，并将该平均值作为查询点的预测值。
- 输出结果： 对于分类问题，输出查询点的预测类别；对于回归问题，输出预测值。
注意点：
- K值的选择： K值的选择对KNN算法的性能有很大影响。较小的K值意味着噪声数据对模型的影响更大，而较大的K值可能导致模型过于平滑，无法捕捉数据的局部特征。通常通过交叉验证来选择最佳的K值。
- 距离度量： 不同的距离度量方法可能会影响最近邻居的识别，因此需要根据数据的特性选择合适的距离度量方法。
- 特征缩放： 在使用KNN算法之前，通常需要对特征进行缩放，以确保每个特征对距离的计算有相同的影响。
- 计算复杂度： KNN算法在大数据集上可能会非常慢，因为它需要计算查询点与数据集中每个点的距离。
加权KNN算法：加权KNN（Kernel-Weighted k-Nearest Neighbors）算法是在传统KNN算法的基础上进行的一种改进，其核心思想是为距离查询点更近的邻居分配更大的权重，而距离较远的邻居则分配较小的权重。这样做的目的是为了更准确地反映近邻点对查询点的影响，尤其是在邻居距离差异较大时，能够提高分类或回归的准确性。该算法步骤：
- 确定K值：选择一个合适的K值，这通常需要通过交叉验证来确定。
- 计算距离：计算查询点与训练集中每个点的距离。
- 分配权重：根据选定的权重函数为每个邻居分配权重。
- 加权投票：对于分类问题，进行加权多数表决；对于回归问题，计算加权平均值。
- 输出结果：根据加权投票的结果，输出查询点的预测类别或数值。
教程
本文旨在通过R语言实现KNN，总共包含：
- 下载数据
- 加载R包
- 数据预处理
- 数据描述
- 数据切割
- 调节参数
- 构建模型
- 预测测试数据
- 评估模型
- 保存模型
- 总结
- 系统信息
更多内容
R语言机器学习算法实战系列（六）K-邻近算法 (K-Nearest Neighbors)
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