最近邻和K近邻法分类器

资 源 简 介

最近邻和K近邻法分类器

详 情 说 明

最近邻和K近邻法（KNN）是机器学习中最基础且实用的分类算法之一，尤其适合初学者入门。这两种方法的核心思想非常直观——通过计算样本之间的距离来进行分类预测。最近邻法（1-NN）是最简单的情况，仅依赖最近的一个邻居进行决策，而K近邻法则综合考虑K个最近邻居的类别，通过投票或加权方式确定最终分类。

在MATLAB中实现KNN非常简单，主要依赖于距离计算和排序。常用的距离度量包括欧氏距离和曼哈顿距离。对于训练数据矩阵，可以预先存储所有样本的特征向量和标签。当需要对新样本进行分类时，只需计算它与所有训练样本的距离，然后按照距离从小到大排序，选取前K个最近邻居，统计它们的类别标签。如果K=1，就是最近邻法；如果K>1，则取多数类别作为预测结果。

KNN的优点是模型简单、无需训练过程，适用于多分类问题。但它的缺点也很明显，比如计算开销大、对噪声数据敏感。在实际应用中，选择合适的K值至关重要——K太小容易受噪声影响，K太大则可能忽略局部特征。另外，数据标准化（如Z-score归一化）通常能显著提升KNN的性能。