knn，K均值聚类算法

资 源 简 介

knn，K均值聚类算法

详 情 说 明

KNN（K-最近邻）算法是一种简单而有效的监督学习分类方法，本文以经典的iris数据集为例展示其实现原理。该算法通过计算待分类样本与训练集中各样本的距离，选取距离最近的K个邻居，根据这些邻居的类别投票决定新样本的类别。

实现核心包含三个关键步骤：首先需要计算待分类点与训练集中所有点的欧式距离，这是衡量样本相似度的基础；接着对距离排序并选出最近的K个邻居；最后统计这些邻居的类别分布，采用多数表决机制确定最终分类。

K均值聚类作为无监督学习的代表算法，常与KNN进行对比学习。虽然名称相似，但K均值是通过迭代将数据划分为K个簇，而KNN是基于已有标签数据进行分类。在机器学习入门阶段，同时掌握这两种经典算法能帮助理解监督与无监督学习的本质区别。

针对iris这种特征维度适中、类别区分度明显的数据集，KNN往往能取得不错的效果。实际应用中需要注意特征缩放的重要性，因为距离计算对特征的量纲敏感。此外，K值选择需要通过交叉验证确定，过小会导致模型对噪声敏感，过大则可能包含不相关样本影响分类。