KNN算法源码

KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种监督学习方法，常用于分类和回归问题，尤其在处理小数据集时效果显著。它基于一个简单直观的原理：将新样本分配到与其最近的K个训练样本类别中最常见的类别，或者根据K个邻居的平均值进行回归。这里我们将详细探讨KNN算法的实现及其在Python中的应用。 `loadDataSet.py`文件通常用于读取和处理数据集。在KNN中，我们需要将数据集分为特征和对应的标签。例如，假设我们有一个二维特征空间的数据集，每个样本可以表示为`(x, y)`坐标，而标签可能是0或1，代表不同的类别。数据加载模块会将这些数据结构化，以便于后续的算法处理。 `KNN.py`是KNN算法的核心部分。在Python中，KNN的实现通常包括以下几个步骤： 1. **计算距离**：KNN算法需要计算测试样本与所有训练样本的距离。最常用的距离度量是欧几里得距离（Euclidean distance），计算公式为 `sqrt(sum((x1 - x2)^2))`，其中`x1`和`x2`是两个样本的特征向量。 2. **选择最近邻**：根据计算出的距离，选取距离测试样本最近的K个训练样本。可以使用heapq库中的`nlargest`函数来快速找到最近的K个邻居。 3. **类别预测**：对于分类问题，根据这K个邻居的类别出现的频率决定测试样本的类别；对于回归问题，可以取这K个邻居目标值的均值作为预测结果。 4. **超参数选择**：K值是KNN算法的一个重要超参数，选择合适的K值对模型性能有很大影响。通常，较小的K值可能导致过拟合，较大的K值可能导致欠拟合。可以通过交叉验证来寻找最佳的K值。 `run01.py`和`run02.py`可能是两个不同的实验脚本，用于运行KNN算法并评估其性能。它们可能包含数据预处理、模型训练、模型预测和结果评估等步骤。预处理可能包括数据清洗、特征缩放等；模型训练则涉及上述KNN算法的实现；模型预测是将训练好的模型应用到新的未知样本上；结果评估则可能用到准确率、召回率、F1分数等指标。 `data`文件夹可能包含了用于训练和测试的样本数据，例如CSV或TXT格式，每一行代表一个样本，每列是特征，最后一列是标签。 KNN算法通过Python实现，能够方便地处理各种分类和回归任务。通过理解KNN的工作原理和Python代码，我们可以更好地掌握这个基础但实用的机器学习算法，并将其应用于实际问题中。