Knn最邻近结点算法

发布网友发布时间：2024-09-29 15:49

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热心网友时间：2024-10-16 15:54

KNN，全称为k-Nearest Neighbor algorithm，也被称为邻近算法，是一种在电子信息分类中广泛应用的策略。特别是对于处理包容性数据的特征变量，KNN显示出极高的效率。

该算法的核心思想是基于向量空间模型进行分类，其基本原理是，如果两个案例属于同一类别，那么它们之间的相似度通常很高。通过计算一个未知类别案例与已知类别案例的相似度，我们可以推测出该未知案例可能所属的类别。

其主要目标是为未知类别案例确定最可能的类别。输入包括待分类的项目，以及一个已知类别案例的集合D，其中包含j个已知类别的实例。输出则是项目可能归属的类别。

首先，通过公式计算项目Item与D中的每个案例(D1, D2, ..., Dj)的相似度，得到Sim(Item, D1), Sim(Item, D2), ..., Sim(Item, Dj)。然后，这些相似度值会被排序，如果超过预先设定的相似度阈值t，该项目将被添加到邻居案例集合NN中。接着，从NN中选出前k个最相似的案例，通过多数决的方式，确定出Item的可能类别。