簡單說明sklearn KNN 演算法差異

sklearn.neighbors.NearestNeighbors

這次的主題 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.NearestNeighbors.html

Scikit-learn中k近傍演算法(K-Nearest Neighbors, KNN)的參數algorithm的說明。KNN是一種監督式學習的演算法，用於分類和回歸問題。在KNN中，將新的樣本與訓練集中的所有樣本進行距離計算，選擇與新樣本最近的k個樣本，然後根據這k個樣本的標籤進行分類或回歸預測。

在Scikit-learn的KNeighborsClassifier和KNeighborsRegressor中，algorithm參數控制用於在訓練數據中搜尋最近鄰居的算法，具體選擇哪個算法取決於樣本數量、維度和稀疏度等因素。

KNN會根據最接近的K個已知樣本，來預測新樣本的類別。

以下是這些演算法的詳細說明：

1. BallTree：Ball Tree是一種根據球形體積（Ball）來組織數據的數據結構，可以用來搜索最近鄰。BallTree相比於Brute-Force搜索，可以在高維度數據集上更快地找到最近鄰，但在低維數據集上表現較差。
2. KDTree：KDTree是一種用於搜索k維空間的數據結構，能夠快速搜索最近鄰。KDTree通過將數據集劃分為多個子區域，進而生成一棵二叉樹，然後利用這棵樹來快速搜索最近鄰。與BallTree相比，在低維數據集上表現較好，在高維數據集上則表現較差。
3. Brute-Force：Brute-Force搜索是一種暴力搜索的方法，它將所有樣本進行比較，找到最接近的樣本。在數據集較小的時候，Brute-Force搜索是一種有效的方法，但在大型數據集上表現較差。
4. Auto：Auto根據數據集的大小和維度，自動選擇最佳的算法。Auto算法通常在大多數情況下都能夠選擇出最適合的算法，因此是一個方便的選擇。

總體來說，BallTree和KDTree都比Brute-Force搜索快，但在不同維度和數據集大小的情況下表現有所不同。Auto算法可以自動選擇最佳的算法，因此是一個方便的選擇。因此，選擇哪種演算法取決於您的數據集大小和維度。