C语言K近邻分类器KNN

资 源 简 介

C语言K近邻分类器KNN

详 情 说 明

K近邻（KNN）算法是一种简单但功能强大的分类方法，在C语言中实现它可以深入理解算法原理。KNN的核心思想是根据最近的K个邻居的类别来决定新样本的分类，下面通过5个典型例子说明其实现思路：

欧氏距离计算 使用C语言实现时，关键步骤是计算样本间的欧氏距离。通过循环遍历特征维度，累加各维度差值的平方，最后开方得到距离值。

最近邻排序 需要维护一个按距离排序的邻居列表。可以用数组存储距离和对应类别，结合冒泡排序或快速排序筛选出最近的K个邻居。

多数表决分类 统计K个邻居中最频繁的类别作为预测结果。通过遍历邻居列表，用计数器记录每个类别的出现次数即可。

归一化处理示例 不同特征尺度可能影响距离计算。在C语言中可先遍历数据集，线性缩放特征值到统一范围（如0-1）。

交叉验证简化版 为评估模型，可将数据分为训练集和测试集。用训练集计算邻居，测试集验证准确率，注意用循环控制数据划分比例。

这些例子覆盖了KNN的核心流程，适合通过C语言理解底层计算逻辑。实际应用中还需处理动态内存分配或优化距离计算效率。