KNN，K最邻近分类法

资 源 简 介

KNN，K最邻近分类法

详 情 说 明

K最近邻(KNN)是一种简单但功能强大的分类算法，属于机器学习中的监督学习方法。它基于一个直观的假设：相似的数据点往往具有相同的类别标签。

KNN的核心思想是，对于一个新的数据点，通过计算它与训练数据集中各个点的距离，找出距离最近的K个邻居，然后根据这些邻居的类别标签通过投票机制来决定新数据点的类别。

在MATLAB中实现KNN算法时，通常会涉及以下几个关键步骤：首先计算待分类点与所有训练数据点之间的距离，常用的距离度量包括欧几里得距离、曼哈顿距离等。然后根据距离排序并选择最近的K个点，统计这些邻居的类别分布，最终采用多数表决的方式确定新数据点的类别。

虽然KNN算法简单易懂，但它也存在一些局限性，比如对K值的选择敏感，计算复杂度随着数据规模增长而增加，以及对特征尺度敏感等问题。在实际应用中，通常需要进行数据标准化和参数调优来提高算法性能。