K最邻近分类法

资 源 简 介

K最邻近分类法

详 情 说 明

K最邻近（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种经典且直观的分类算法，其核心思想基于一个简单假设：相似的数据点往往具有相同的类别标签。该算法无需建立复杂的数学模型，而是直接通过计算待分类样本与已知类别样本的距离关系进行决策。

算法流程可分为三个关键步骤：首先对待分类数据点与训练集中每个样本计算距离，常用的距离度量包括欧氏距离（适用于连续特征）和马氏距离（考虑特征间相关性）。在获得所有距离值后，需筛选出距离最近的K个样本，此处可采用选择排序等简单算法高效提取Top K结果。最后通过统计这K个邻近样本的类别分布，将出现频率最高的类别作为预测结果。

值得注意的是，K值的选择会显著影响模型表现——较小的K值可能导致对噪声敏感，较大的K值则可能使决策边界模糊。实际应用中常通过交叉验证来确定最优K值。该算法虽实现简单，但计算复杂度随数据规模线性增长，适合中小规模数据集。