人工智能和机器学习--PPT04-K近邻.pdf
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1、分类-K近邻王秋月中国人民大学信息学院什么是分类?一家花店想根据某顾客最近买花的情况,来预测某种新来的花是否会被该顾客购买?什么是分类??什么是分类??什么是分类??什么是分类?分类需要什么?数据:将对象表示为量化的一组特征 给定类别标签 对象间相似性的度量060SurvivedDid notsurvive40Age201020Number of Malignant NodesK近邻(KNN)分类06040Age201020Number of Malignant Nodes预测预测K近邻(KNN)分类近邻数目(K=1):0106040Age201020Number of Malignant N
2、odes预测预测K近邻(KNN)分类06040Age201020Number of Malignant NodesK近邻(KNN)分类近邻数目(K=2):11预测预测06040Age201020Number of Malignant NodesK近邻(KNN)分类近邻数目(K=3):21预测预测06040Age201020Number of Malignant NodesK近邻(KNN)分类近邻数目(K=4):31预测预测0 正确的“K”值 如何度量相邻两点之间的相似性/距离?6040201020Number of Malignant NodesK近邻模型需要选择40AgeK值的选择值的选择K
3、=106040Age201020Number of Malignant NodesK近邻模型的判定边界K=All01020Number of Malignant Nodes6040Age20K近邻模型的判定边界01020Number of Malignant Nodes6040200K=16040201020Number of Malignant NodesK=AllK值的大小会影响判定边界决定最佳决定最佳K的方法将在下节课讨论的方法将在下节课讨论距离的度量距离的度量06040Age201020Number of Malignant NodesK近邻模型中的距离测度06040Age201020
4、Number of Malignant NodesK近邻模型中的距离测度06040Age201020Number of Malignant Nodes欧几里得距离0Age6040201020Number of Malignant Nodes=2+2AgedNodes欧几里得距离(L2距离)0Age6040201020Number of Malignant NodesAgeNodes=+曼哈顿距离(L1或街区距离)数据缩放数据缩放12345Number ofSurgeries6040Age20缩放比例对计算距离非常重要12345Number ofSurgeriesAge6040202422201
5、8缩放比例对计算距离非常重要Age6040202422201812345Number ofSurgeriesNearest Neighbors!缩放比例对计算距离非常重要特征缩放1506040Age20234Number ofSurgeries缩放比例对计算距离非常重要特征缩放1506040Age20234Number ofSurgeries缩放比例对计算距离非常重要特征缩放1506040Age20234Number ofSurgeriesNearest Neighbors!缩放比例对计算距离非常重要 Standard Scaler:即标准化,尽量将数据转化为均值为0,方差为1的数据,形如标准
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