2302_80745010的博客

原创 浅谈KNN

K近邻回归算法摘要 K近邻回归(KNN)是一种基于实例的机器学习方法，核心思想是物以类聚&q。算法通过计算待预测点与训练数据的距离，选取最近的k个邻居，用这些邻居的y值均值(或加权均值)作为预测值。关键参数k需合理选择：k过小易过拟合，k过大易欠拟合。距离计算可采用欧式距离、曼哈顿距离等不同度量方式。KNN适用于小规模、非线性数据，具有直观易懂的优点，但对高维数据效果较差且计算量大。实际应用中需要对数据进行预处理，并通过网格搜索等方法确定最优k值。