第二章 K-近邻算法(代码
K-近邻算法优缺点
- 优点:精度高,对异常值步敏感，无数据输入假定。
- 缺点:计算复杂度高，空间复杂度高。
- 范围:数值型和标称型。
测试分类器
错误率是常用的评估方法，完美评估器为0，最差的评估器为1.0
例子:使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果
- 准备数据:从文本数据中解析出数据，用
numpy转化文本为矩阵，同时进行归一化数值操作(将对数据有影响的数值归纳为0～1之间)。 - 分析数据:使用
matplotlib实现数据可视化。 - 测试数据:错误评估
训练数据/测试数据 = 90%/10%。 - 使用算法:基于用户的输入，自动匹配。
例子:手写识别系统
- 准备数据:将图像分为
32*32的二进制图像转化为1*1024的数组，每次读取32行,存入数组，并且返回数组。 - 分析数据:确保数据准确无误。
- 测试数据:随机选取数据测试。
- 使用数据:将评估错误率，选择
最低评估错误率来作为首选算法。
小节
K-近邻算法是最简单的分类算法，如果数据量太大，会变得非常耗时。