属性
原始朴素的算法通过计算测试点到存储样本点的距离是比较容易实现的,但它属于计算密集型的,特别是当训练样本集变大时,计算量也会跟着增大。多年来,许多用来减少不必要距离评价的近邻搜索算法已经被提出来。使用一种合适的近邻搜索算法能使K近邻算法的计算变得简单许多。
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[9]。对于一些K值,K近邻保证错误率不会超过贝叶斯的。
决策边界
近邻算法能用一种有效的方式隐含的计算决策边界。另外,它也可以显式的计算决策边界,以及有效率的这样做计算,使得计算复杂度是边界复杂度的函数。
连续变量估计
K近邻算法也适用于连续变量估计,比如适用反距离加权平均多个K近邻点确定测试点的值。该算法的功能有:
从目标区域抽样计算欧式或马氏距离;
在交叉验证后的RMSE基础上选择启发式最优的K邻域;
计算多元k-最近邻居的距离倒数加权平均。
最近邻居法属性
实用工具
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