邻近算法

KNN算法的决策过程

K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的

knn算法

2. 选用合适的

1.简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练;

2. 适合对稀有事件进行分类;

3.特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签)， kNN比

该算法在分类时有个主要的不足是，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。 该算法只计算“最近的”邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样，数量并不能影响运行结果。

该方法的另一个不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点。

可理解性差，无法给出像

kNN算法因其提出时间较早，随着其他技术的不断更新和完善，kNN算法的诸多不足之处也逐渐显露，因此许多kNN算法的改进算法也应运而生。

针对以上算法的不足，算法的改进方向主要分成了分类效率和分类效果两方面。

分类效率：事先对样本属性进行约简，删除对分类结果影响较小的属性，快速的得出待分类样本的类别。该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。

分类效果：采用权值的方法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进，Han等人于2002年尝试利用贪心法，针对文件分类实做可调整权重的k最近邻居法WAkNN (weighted adjusted k nearest neighbor)，以促进分类效果;而Li等人于2004年提出由于不同分类的文件本身有数量上有差异，因此也应该依照训练集合中各种分类的文件数量，选取不同数目的最近邻居，来参与分类。