knn分类器算法

资 源 简 介

knn分类器算法

详 情 说 明

KNN（K-Nearest Neighbors）分类器是一种简单而强大的监督学习算法，尤其适用于模式识别和分类问题。它的核心思想是“物以类聚”——通过计算未知样本与训练集中各样本的距离，找出距离最近的K个邻居，然后根据这些邻居的类别进行投票，从而预测未知样本的类别。

算法主要步骤 计算距离：通常使用欧氏距离或曼哈顿距离来衡量样本之间的相似性。 选择K值：确定参与投票的最近邻数量，K值过小容易受噪声影响，K值过大会导致分类边界模糊。 投票决策：统计K个最近邻的类别，以多数票决定待分类样本的类别。

MATLAB实现思路 在MATLAB中，KNN可以通过内置函数（如`fitcknn`）快速实现，也可以通过手动计算距离矩阵并排序来实现。主要流程包括加载数据、标准化特征（防止量纲影响）、拆分训练集与测试集、训练模型及评估准确率。

应用场景 KNN适用于小规模数据集和非线性分类问题，如图像识别、推荐系统等。但由于需要计算所有样本距离，其计算复杂度随数据量增长而显著增加，因此在大数据场景下可能需结合KD树等优化方法。

扩展思考 如何通过交叉验证选择最优K值？ 对比其他分类算法（如SVM、决策树），KNN在哪些场景更具优势？