KNN最近邻算法及文献

资 源 简 介

KNN最近邻算法及文献

详 情 说 明

KNN（K-Nearest Neighbors）最近邻算法是一种简单但强大的监督学习算法，常用于分类和回归任务。它的核心思想是“物以类聚”——通过计算新样本与训练集中已知样本的距离，选取最近的K个邻居，根据这些邻居的类别或数值来预测新样本的类别或值。

在分类任务中，KNN通过多数投票法确定新样本的类别：比如当K=3时，若两个邻居属于A类，一个属于B类，则新样本会被分类为A类。在回归任务中，KNN则通常取K个邻居的平均值作为预测结果。

MATLAB为KNN的实现提供了便捷的工具箱函数，例如`fitcknn`用于分类模型的训练，`predict`用于预测。用户可以通过调整距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离）和K值来优化模型性能。

KNN的优点包括无需训练（惰性学习）、易于理解和实现，适合小规模数据集。但其缺点也很明显：计算复杂度高（尤其在大数据集上），且对噪声和不相关特征敏感。通常建议在使用前进行数据归一化，并配合特征选择提升效果。

文献方面，可参考《Pattern Recognition and Machine Learning》等经典教材，或关注IEEE/Springer期刊中关于KNN优化的最新研究，如加权KNN或基于哈希的快速最近邻搜索。