knn k近邻算法

资 源 简 介

knn k近邻算法

详 情 说 明

KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种基础且直观的机器学习分类算法，属于监督学习的范畴。它的核心思想可以概括为“物以类聚”——通过计算未知样本与已知类别样本的距离，选取距离最近的K个样本，以这些邻居的多数类别作为预测结果。

在KNN的实现中，距离度量方式是关键环节。最常见的两种选择是欧式距离和曼哈顿距离：欧式距离就是我们熟悉的直线距离，计算各维度差值的平方和再开方；而曼哈顿距离则是各维度差值的绝对值和，得名于城市街区网格的行走距离。这两种距离适用于不同特性的数据，欧式距离对各个维度平等对待，而曼哈顿距离对异常值更具鲁棒性。

算法流程主要包含三个步骤：首先计算测试样本与所有训练样本的距离；然后根据距离排序选出最近的K个样本；最后通过投票机制确定测试样本的类别。值得注意的是，K值的选择需要权衡偏差和方差，通常通过交叉验证来确定最佳值。KNN不需要显式的训练过程，但预测时需要存储全部训练数据，因此也被称为“惰性学习”算法。

由于实现简单且解释性强，KNN常被用于文本分类、图像识别等场景，尤其适合特征维度不高且样本分布清晰的问题。但随着数据量增大，计算效率会成为瓶颈，此时可以考虑结合KD树等数据结构优化性能。