2019-03-21
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K 最近邻算法
K 最近邻（KNN）算法是非常简单而有效的。KNN 的模型表示就是整个训练数据集。这很简单吧？
对新数据点的预测结果是通过在整个训练集上搜索与该数据点最相似的 K 个实例（近邻）并且总结这 K 个实例的输出变量而得出的。对于回归问题来说，预测结果可能就是输出变量的均值；而对于分类问题来说，预测结果可能是众数（或最常见的）的类的值。
关键之处在于如何判定数据实例之间的相似程度。如果你的数据特征尺度相同（例如，都以英寸为单位），那么最简单的度量技术就是使用欧几里得距离，你可以根据输入变量之间的差异直接计算出该值。
KNN 可能需要大量的内存或空间来存储所有数据，但只有在需要预测时才实时执行计算（或学习）。随着时间的推移，你还可以更新并管理训练实例，以保证预测的准确率。
使用距离或接近程度的度量方法可能会在维度非常高的情况下（有许多输入变量）崩溃，这可能会对算法在你的问题上的性能产生负面影响。这就是所谓的维数灾难。这告诉我们，应该仅仅使用那些与预测输出变量最相关的输入变量。
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