knn算法的优缺点

① 关于KNN算法是否稳定

有可能是训练样本不够，也有可能是KNN算法本身对你要研究的问题就不太适合

② 邻近算法的优点

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SVM的表现要好。

③ KNN算法，k近邻

K最近邻(k-Nearest Neighbour，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

④ 请简述为什么kNN算法是懒惰的

kNN算法，对于分类的不同属性定义距离。对于一个新的待分类样本点，只取k个与该样本距离最近的点，然后找这k个点所归属的最多的类做为新样本点的分类。由于只取k个点，不需要全部样本点来做分类，所以说这个算法懒惰。

⑤ knn算法用来文本分类怎么样

一般

⑥ 机器学习中算法的优缺点之最近邻算法

机器学习中有个算法是十分重要的，那就是最近邻算法，这种算法被大家称为KNN。我们在学习机器学习知识的时候一定要学习这种算法，其实不管是什么算法都是有自己的优缺点的，KNN算法也不例外，在这篇文章中我们就详细的给大家介绍一下KNN算法的优缺点，大家一定要好好学起来哟。
说到KNN算法我们有必要说一下KNN算法的主要过程，KNN算法的主要过程有四种，第一就是计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离，第二个步骤就是对上面所有的距离值进行排序(升序)。第三个步骤就是选前k个最小距离的样本。第四个步骤就是根据这k个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别。
那么大家是否知道如何选择一个最佳的K值，这取决于数据。一般情况下，在分类时较大的K值能够减小噪声的影响，但会使类别之间的界限变得模糊。一般来说，一个较好的K值可通过各种启发式技术来获取，比如说交叉验证。另外噪声和非相关性特征向量的存在会使K近邻算法的准确性减小。近邻算法具有较强的一致性结果，随着数据趋于无限，算法保证错误率不会超过贝叶斯算法错误率的两倍。对于一些好的K值，K近邻保证错误率不会超过贝叶斯理论误差率。
那么KNN算法的优点是什么呢？KNN算法的优点具体体现在六点，第一就是对数据没有假设，准确度高，对outlier不敏感。第二就是KNN是一种在线技术，新数据可以直接加入数据集而不必进行重新训练。第三就是KNN理论简单，容易实现。第四就是理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归。第五就是可用于非线性分类。第六就是训练时间复杂度为O(n)。由此可见，KNN算法的优点是有很多的。
那么KNN算法的缺点是什么呢？这种算法的缺点具体体现在六点，第一就是样本不平衡时，预测偏差比较大。第二就是KNN每一次分类都会重新进行一次全局运算。第三就是k值大小的选择没有理论选择最优，往往是结合K-折交叉验证得到最优k值选择。第四就是样本不平衡问题（即有些类别的样本数量很多，而其它样本的数量很少）效果差。第五就是需要大量内存。第六就是对于样本容量大的数据集计算量比较大。
正是由于这些优点和缺点，KNN算法应用领域比较广泛，在文本分类、模式识别、聚类分析，多分类领域中处处有KNN算法的身影。
在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于KNN算法的相关知识，通过对这些知识的理解相信大家已经知道该算法的特点了吧，希望这篇文章能够帮助大家更好的理解KNN算法。

⑦ knn算法是什么

KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

作为一种非参数的分类算法，K-近邻（KNN）算法是非常有效和容易实现的。它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。

介绍

KNN算法本身简单有效，它是一种lazy-learning算法，分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。KNN分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为n，那么KNN的分类时间复杂度为O(n)。

KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。