1_k近邻法

资 源 简 介

1_k近邻法

详 情 说 明

k近邻法（k-Nearest Neighbors, kNN）是一种基础且直观的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它的核心思想可以概括为"物以类聚"——通过计算待测样本与训练集中样本的距离，选取最近的k个邻居，根据这些邻居的类别或数值来决定待测样本的预测结果。

在实现过程中，k近邻法有几个关键考量点：首先是如何定义"距离"，常见的有欧氏距离、曼哈顿距离等；其次是k值的选择，较小的k值会导致模型对噪声敏感，较大的k值则会模糊分类边界；最后是特征的预处理，通常需要进行归一化以避免某些特征因量纲不同而主导距离计算。

与其他机器学习方法（如SVM、神经网络）相比，k近邻法有几个显著特点：它是一种懒惰学习（lazy learning）算法，训练阶段仅存储数据而不进行复杂计算；没有显式的模型参数，决策边界可以非常灵活；但随着数据量增大，存储和计算成本会显著增加。

在实际应用中，k近邻法常与降维技术（如PCA）或特征提取方法（如SIFT）结合使用，以解决高维数据带来的"维度灾难"问题。在特定场景下，还可以通过区域方差对比等优化手段提升算法性能。对于初学者来说，k近邻法因其简单直观的特性，常被作为入门机器学习算法的首选案例。