最近邻算法(KNN)

资 源 简 介

最近邻算法(KNN)

详 情 说 明

最近邻算法（KNN）是一种简单但功能强大的监督学习算法，主要用于分类问题。它的核心思想是"物以类聚"——通过计算新样本与训练集中所有样本的距离，找出最接近的K个邻居，然后根据这些邻居的类别投票决定新样本的类别。

MATLAB实现KNN的关键步骤包括： 数据准备：需要将数据集分为训练集和测试集，并进行必要的归一化处理以避免某些特征因量纲不同而主导距离计算。 距离计算：通常使用欧几里得距离作为度量标准，但在MATLAB中也可以方便地改为曼哈顿距离或其他自定义距离函数。 邻居选择：确定K值（邻居数量）是算法关键，太小容易受噪声影响，太大则可能包含不相关样本。 投票决策：多数表决是最常用的策略，也可以根据距离加权投票。

数据集处理时需注意： 特征应具有可比性，必要时进行标准化 类别标签需要转换为数值形式 合理分配训练/测试比例（如70/30）

KNN的独特优势在于其简单性和无需训练阶段的特点，但随着数据量增大，计算成本会明显增加。MATLAB提供了高效的矩阵运算能力，非常适合实现这类基于距离的算法。

实际应用中还需考虑： 如何高效存储和索引大数据集 处理类别不平衡问题的方法 K值选择的交叉验证策略