KNN；K近鄰
關注創建者：博集華仿 創建時間：2019-12-13
KNN；K近鄰的實例教程
非線性分類算法里的比較著名的KNN，K近鄰算法。它的優點是原理簡單且能處理非線性數據，對異常值不敏感。但缺點就是計算效率低，處理大數據時比較慢，因此也更適合數據量不大且數據集維度不高的情況。
集成學習算法里，RandomForest隨機森林算法很有代表性，它最顯著的優點是抗過擬合能力強。
所謂過擬合，指的是模型在訓練數據上表現非常好，精度很高。但遇到新數據，精度就崩了。
除了抗過擬合，隨機森林算法的魯棒性也很強。如果數據存在異常值，模型也不會有明顯的精度下降。
當然凡事都有兩面性。隨機森林算法的缺點之一就是模型訓練過程的計算量大，而且得到的模型是一個黑箱模型。
相比線性模型，黑箱模型的可解釋性差多了，你給它輸入，它給你輸出。這個結果的精度可能很高，但如果我問你它為什么輸出這個結果，你很難解釋清的。
下面我列出常見分類算法的優缺點以及適用場景，就不逐個介紹了。
之所以不逐個介紹，第一是我怕你睡著。
第二，即使你知道了每種算法的優缺點，當接觸一個新場景或者拿到一組新數據，你也還依然不知道用什么算法。
比如我給你一個數據集，你怎么會知道變量之間是線性還是非線性關系呢？
實際的算法選擇過程，都有一定的嘗試成分。從易到難，從簡到繁，最終在模型精度和計算量之間做權衡。
在實際操作時，我們推薦邏輯回歸和決策樹這兩個基線算法。它們操作簡單，易上手且性能尚可。當你不知道用什么算法時，就可以嘗試用基線算法。
如果基線算法不滿足要求，或者你想做更進一步的探索，可以再嘗試其它的進階算法。
比如集成學習算法里的Bagging算法，就可以作為首選的進階算法。這種算法操作簡單，且魯棒性高，在處理高維度數據時表現不錯。
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理論加案例，一文讀懂數據分析中的分類建模11個月前
非線性分類算法里的比較著名的KNN，K近鄰算法。它的優點是原理簡單且能處理非線性數據，對異常值不敏感。但缺點就是計算效率低，處理大數據時比較慢，因此也更適合數據量不大且數據集維度不高的情況。
集成學習算法里，RandomForest隨機森林算法很有代表性，它最顯著的優點是抗過擬合能力強。
所謂過擬合，指的是模型在訓練數據上表現非常好，精度很高。但遇到新數據，精度就崩了。
面部分類
在得到面部嵌入向量后，我們訓練了一種分類算法，即 K- 近鄰（K-nearest neigh bor，KNN）算法，根據一個人的嵌入向量對其進行分類。
假設在一個組織中，有 1000 名員工。我們創建了所有員工的面部嵌入，并使用嵌入向量訓練分類算法。該算法以面部嵌入向量作為輸入，以人的名字作為輸出返回。
在此過程中，地圖點被用于構建一個k-d樹，這使得一個非常有效的k近鄰搜索(kNN搜索)成為可能。然后，LOAM通過迭代最近點(ICP)[24]–[26]方法實現點云配準，具體為：在其中每次迭代中，在目標點云的一些線或面上選取幾個和原點云最近的點來實現ICP的配準。為了降低k-d樹建設的時間成本，算法以規定的分辨率對地圖點進行下采樣。優化的建圖過程通常以低得多的速率(1-2Hz)進行。
圖8 典型K 近鄰算法程序
圖9 K 近鄰算法結果
下面本文將對鍛造行業的KNN 算法進行探索與研究，首先對精密鍛件工藝參數的集中管理和統一下達，并結合生產線集成控制系統對相應產品工藝參數的單件全面采集，形成車間生產過程的海量數據基礎。通過對工藝設定值與工藝反饋值的離差分析，探尋工件成形質量與生產工藝參數的關聯性。
，即上文涉及的；
02 K近鄰模型既可以用于分類（多數表決），也可以用于回歸（均值）；
03 K近鄰模型是典型的 lazy-learning；
因此，當樣本距離平均值大于3δ，則認定該樣本為異常值
(3).通過極差和四分位數間距，進行異常數據的檢測
2.基于距離的異常點檢測算法（其實和K近鄰算法的思想一樣）
主要通過距離方法來檢測異常點，將一個數據點與大多數點之間距離大于某個閾值的點視為異常點，主要使用的距離度量方法有絕對距離(曼哈頓距離)、歐氏距離和馬氏距離等方法
3.基于密度的異常點檢測算法
考察當前點周圍密度，可以發現局部異常點
