KNN最近邻分类器和预测器

资 源 简 介

KNN最近邻分类器和预测器

详 情 说 明

KNN最近邻分类器和预测器是机器学习中一种简单且直观的算法，特别适合入门学习。它的核心思想是通过测量不同样本之间的距离来进行分类或预测。

### 基本概念 KNN（K-Nearest Neighbors）算法基于一个简单的假设：相似的数据点往往具有相似的标签或属性。给定一个新的输入样本，算法会在训练数据集中找到距离它最近的K个样本，然后根据这些邻居的标签来决定新样本的分类或预测值。

### 工作原理 距离计算：KNN依赖于距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离等）来评估样本之间的相似性。 邻居选择：选取距离最近的K个样本，K的选择对结果影响很大，通常通过实验调整。 投票或平均：如果是分类问题，KNN采用多数表决；如果是回归（预测）问题，则计算邻居的平均值。

### 优缺点 优点：无需训练阶段（惰性学习），易于实现，对异常值不敏感。 缺点：计算复杂度高（尤其大数据集），对噪声和无关特征敏感，需要合适的K值选择。

### 应用场景 KNN常用于推荐系统、图像识别和简单分类任务，尤其适合小规模数据集或需要快速验证思路的场景。