机器学习实战ByMatlab（一）KNN算法

资 源 简 介

机器学习实战ByMatlab（一）KNN算法

详 情 说 明

KNN算法作为机器学习中最基础的分类算法之一，其核心思想简单却强大。算法名称中的K代表最近邻居的数量，这是一个可以由用户自定义的超参数。

在Matlab中实现KNN算法时，主要考虑以下几个关键点：

首先需要准备特征空间中的数据。每个数据点都由一组特征值表示，这些特征构成了多维空间中的坐标。算法通过计算新数据点与训练集中所有点的欧式距离，来确定它们的空间邻近程度。

其次，选择适当的K值至关重要。较小的K值会使模型对噪声敏感，而较大的K值虽然能平滑决策边界，但可能导致分类边界模糊。在实际应用中，通常需要通过交叉验证来确定最优的K值。

距离度量的选择也很关键。虽然欧式距离是最常用的选择，但在某些情况下，曼哈顿距离或余弦相似度可能更适合特定的数据特征。

Matlab提供了现成的KNN实现函数，大大简化了开发过程。使用者只需要准备好训练数据、指定K值，并选择合适的距离度量方式即可。算法会自动处理后续的邻居搜索和多数投票分类过程。

KNN算法的优点包括实现简单、无需训练过程（惰性学习）、对数据分布没有假设等。但也存在计算复杂度高、需要合理选择K值和距离度量等挑战。