MATLAB
实现BO-KNN
贝叶斯优化最近邻分类预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着数据科学的发展，机器学习在各个行业的应用越来越广泛。在众多机器学习算法中，K最近邻（KNN）算法因其简单易懂、实现方便等特点被广泛应用于分类任务。尽管KNN算法在实际应用中表现良好，但其性能往往受到训练数据规模、特征维度、距离度量等因素的影响。因此，如何优化KNN算法的分类效果，提高其精度和效率，成为了研究和应用中的一大挑战。
贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）是一种基于贝叶斯理论的全局优化方法，主要应用于优化复杂的、不可微分的目标函数。贝叶斯优化在机器学习模型的超参数调优中表现出色，它通过构建代理模型（通常是高斯过程），在每一步选择最有可能改进目标函数的参数。这一思想被成功应用于许多领域，包括深度学习、强化学习等。在KNN算法中，贝叶斯优化可以用于选择最佳的超参数，如K值和距离度量方式，从而提升分类效果。
本项目旨在通过结合贝叶斯优化和KNN算法，提出一种新的贝叶斯优化KNN（BO-KNN）算法。该算法在KNN的基础上引入贝叶斯优化方法，以自动化选择最佳的K值和距离 ...