KNN分类器

资 源 简 介

KNN分类器

详 情 说 明

KNN分类器是一种经典的机器学习算法，它的全称是K最近邻分类器。这个算法基于一个非常直观的思想：相似的事物往往具有相似的标签或类别。

在实现原理上，KNN分类器主要分为三个关键步骤。首先，计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离。常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。其次，根据计算得到的距离，找出距离最近的K个训练样本。最后，通过这K个最近邻样本的类别来决定待分类样本的类别，通常采用简单多数投票的方式。

MATLAB自带的KNN分类函数已经实现了这些基本功能，但手动实现KNN分类器有其独特的优势。自定义实现可以方便地对算法进行各种改进实验，比如修改距离度量方式、调整投票权重或者优化K值选择策略等。

在距离度量方面，除了标准的欧氏距离外，还可以尝试余弦相似度等更复杂的度量方式。对于投票机制，也可以考虑根据距离远近赋予不同权重，使更近的邻居对分类结果影响更大。此外，K值选择对分类结果有很大影响，实现自己的分类器可以更灵活地进行K值调优实验。

KNN算法虽然简单，但通过自定义实现可以深入理解其工作原理，并为后续的算法改进打下良好基础。这也是为什么许多机器学习课程都会将KNN作为首个需要手动实现的算法。