機(jī)器學(xué)xi：懶惰學(xué)xi-近鄰分量
knn算法
用于分類(lèi)的近鄰方法是通過(guò)knn算法實(shí)現(xiàn)的。
理解：對(duì)于測(cè)試數(shù)據(jù)集中的每一個(gè)記錄，knn確定訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中與該記錄相似度“最近”的k條記錄，其中k是一個(gè)預(yù)先指定的整數(shù)，未標(biāo)記的測(cè)試實(shí)例被分配到k個(gè)近鄰中占比最/大的那個(gè)類(lèi)中。
應(yīng)用例子：腫/瘤良性還是惡性的預(yù)測(cè)
計(jì)算距離
定義近鄰需要一個(gè)距離函數(shù)或者一個(gè)用來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)實(shí)例之間相似性的公式。knn算法一般使用歐式距離：即用尺子連接兩個(gè)實(shí)例（類(lèi)似于二維平面中兩個(gè)點(diǎn)之間的距離）
選擇一個(gè)合適的k
k是指，我們要在測(cè)試點(diǎn)周?chē)x取多少個(gè)近鄰點(diǎn)進(jìn)行投/票表決（比如k=10，在該點(diǎn)最近的10個(gè)近鄰點(diǎn)中，有6個(gè)點(diǎn)歸類(lèi)于a，4個(gè)歸類(lèi)于b，那么測(cè)試點(diǎn)就也應(yīng)該歸類(lèi)于a）k過(guò)大或過(guò)小都會(huì)增大噪聲對(duì)模型的影響，可能會(huì)出現(xiàn)過(guò)度擬合的情況（對(duì)訓(xùn)練集模擬的非常好，對(duì)測(cè)試集的結(jié)果卻表現(xiàn)非常差，類(lèi)似于，學(xué)xi學(xué)死了那樣。。。）。常見(jiàn)做法是，k等于訓(xùn)練集中案例數(shù)量的平方根，一般取奇數(shù)，盡量避免可能投/票表決相等的情況。
準(zhǔn)備算法使用數(shù)據(jù)
我們需要一種“收縮”或者重新縮放各種特征的方法，使得每個(gè)特征對(duì)于距離公式的貢獻(xiàn)相對(duì)平均。一種傳統(tǒng)的方法是min-max標(biāo)準(zhǔn)化：
x=(x-min(x))/(max(x)-min(x))，另一種是z-score標(biāo)準(zhǔn)化：
x=(x-mean(x))/標(biāo)準(zhǔn)差。
懶惰學(xué)xi不是真正在學(xué)些什么，而是一字不差地存儲(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，不利因素是進(jìn)行預(yù)測(cè)的過(guò)程相對(duì)較慢。
備注：提高性能
可以選擇使用不同的標(biāo)準(zhǔn)化方法（min-max標(biāo)準(zhǔn)化和z-score標(biāo)準(zhǔn)化）可以測(cè)試其他的k值
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