pythonK-NN算法的優(yōu)缺點

本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Python3.9.1，DELLG3電腦。

1、優(yōu)點

(1)簡單而有效

(2)再培訓成本低。

(3)適合跨領域的抽樣。

基于KNN的方法主要依賴于附近有限個樣本，而基于類域的KNN方法則不能確定其所屬的類類，所以KNN方法更適合于類域有較多交叉或重疊的待分樣本集。

(4)適用于各種樣本量的分類。

所提出的方法適用于類域中具有較大樣本容量的類動態(tài)分類，而類域中具有較大樣本容量的類動態(tài)分類更易產生錯誤。

2、缺點

(1)是惰性學習。

KNN算法是一種懶散的學習方法(lazylearning，基本不學習)，?次主動學習算法速度要快得多。

(2)類評分未規(guī)格化。

不同之處在于通過概率評分進行分類。

(3)輸出的可解釋性較差。

比如，決策樹的輸出可以很好地解釋。

(4)不善于處理不均衡的樣品。

在樣本不平衡時，例如?個類的樣本容量很小，而其它類的樣本容量很小，就有可能導致當一個新樣本出現(xiàn)在同一K個鄰域中時，在該類的K個鄰域中占多數(shù)。這個算法只計算“最近的”鄰域樣本，其中一類樣本的個數(shù)很小，那么這類樣本可能與另一類樣本的個數(shù)不近，或者這類樣本與另一類樣本的個數(shù)不近。然而，量的大小并不會影響到操作結果。對此，可采用一種改進的同位素同位素同位素同位素法(即同位素離位素同位素同位素同位素)。

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