最近邻算法及文献

资 源 简 介

最近邻算法及文献

详 情 说 明

最近邻算法是一种简单而强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题中。它基于“物以类聚”的思想，通过计算数据点之间的距离来预测新样本的类别或值。

### 算法原理 最近邻算法的基本思想是：给定一个测试样本，在训练集中找到与其最相似的K个邻居（K值可调），然后根据这些邻居的类别进行投票或取平均值来预测结果。常见的距离度量包括欧几里得距离、曼哈顿距离等。算法简单直观，无需训练过程，但在大数据集上可能较慢。

### MATLAB实现 在MATLAB中，可以利用内置函数或手动实现最近邻算法。常用函数包括`knnsearch`（用于K近邻搜索）和`fitcknn`（用于构建分类模型）。通过调整距离度量、权重和K值，可以优化模型性能。

### 相关文献 Cover, T., & Hart, P. (1967). Nearest neighbor pattern classification. 经典论文，奠定了最近邻算法的基础理论。 Altman, N. S. (1992). An introduction to kernel and nearest-neighbor nonparametric regression. 探讨最近邻在回归中的应用。 Duda, R. O., Hart, P. E., & Stork, D. G. (2001). Pattern Classification. 详细介绍了最近邻算法及其变种。

如需了解更详细的实现或文献资源，可参考MATLAB官方文档或学术数据库（如IEEE Xplore、Google Scholar）。