KNN K-nearest neighbor rule

资 源 简 介

KNN K-nearest neighbor rule

详 情 说 明

KNN（K-nearest neighbor）是一种简单直观的监督学习分类算法，属于"懒惰学习"（lazy learning）的典型代表。其核心思想可以用一句谚语概括——"近朱者赤，近墨者黑"。

算法工作原理分为三步：首先存储所有训练样本，当新样本出现时，计算它与训练集中每个样本的距离（常用欧氏距离或曼哈顿距离）；然后选择距离最近的K个邻居；最后根据这K个邻居的类别投票决定新样本的类别（通常取多数票）。

K值的选择至关重要：较小的K值容易受噪声影响，导致过拟合；较大的K值会使分类边界变得平滑，但可能模糊类别界限。实际应用中常通过交叉验证来确定最佳K值。

该算法优势在于实现简单、无需训练过程、天然支持多分类，但也存在明显缺陷：需要存储全部训练数据导致内存消耗大，样本不平衡时投票结果可能失真，且高维数据下距离计算会失效（维度灾难）。典型的改进方案包括加权投票、调整距离度量、使用KD树优化计算等。

KNN广泛应用于推荐系统、图像识别、医疗诊断等领域，尤其适合特征维度不高且样本分布具有局部相关性的场景。随着数据量增长，通常需要配合降维或近似最近邻算法提升效率。