​K近邻算法

资 源 简 介

​K近邻算法

详 情 说 明

K近邻算法（KNN）作为机器学习领域最直观的分类算法之一，其核心思想类似于“物以类聚”。算法不需要复杂的训练过程，而是直接通过特征空间中的距离关系进行决策。

工作原理 当新样本进入时，KNN会计算它与数据集中所有样本的距离（如欧氏距离或曼哈顿距离），选取距离最近的k个邻居。根据这k个邻居的类别标签进行投票，票数最多的类别即被赋予新样本。k值的选择至关重要——较小的k可能导致过拟合，较大的k则会模糊分类边界。

关键特点 惰性学习：与需要显式训练的算法不同，KNN将计算延迟到预测阶段，因此训练速度快但预测时开销较大。 距离敏感性：特征尺度差异会严重影响结果，通常需要归一化处理。 维度灾难：在高维空间中，距离计算可能失效，导致性能下降。

该算法适用于小规模数据集和低维特征场景，常用于推荐系统、图像分类等基础任务，但对噪音数据和计算效率的局限性需要特别注意。