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加權knn演算法是呆板進修中常用的一種分類演算法,它經由過程打算待分類樣本與練習會合各個樣本的間隔,並付與差別樣本以差其余權重,從而對待分類樣本停止分類。本文將具體剖析加權knn演算法的打算過程。 起首,我們須要懂得knn演算法的基本道理。knn演算法的核心頭腦是:假如一個待分類的樣本在特徵空間中的k個近來鄰的絕大年夜少數屬於某類別,則該樣本也屬於這個類別。而加權knn演算法則在此基本上引入了權重不雅點,即差其余附近樣本對分類成果的影響是差其余。 加權knn的打算過程重要包含以下多少個步調:
- 間隔打算:對待分類樣本的每個特徵維度,打算與練習會合全部樣本的間隔。常用的間隔打算方法有歐氏間隔、曼哈頓間隔等。
- 抉擇k個近來鄰:根據間隔打算成果,抉擇與待分類樣本間隔近來的k個樣本。
- 權重分配:為每個選中的近鄰分配權重,平日情況下,間隔較近的樣本會被付與較高的權重。權重的打算可能採用高斯函數、逆間隔等方法。
- 投票分類:根據每個近鄰的權重,對待分類樣本停止加權投票,終極斷定待分類樣本的類別。 在現實利用中,加權knn演算法比擬壹般knn演算法存在更高的正確性跟魯棒性,因為它考慮了樣本之間的絕對間隔,從而降落了雜訊跟異常值的影響。 總結來說,加權knn演算法經由過程引入權重不雅點,進步了分類的正確性。它實用於多種數據範例跟場景,是一種簡單而有效的呆板進修分類方法。