k近邻算法(kNearest Neighbors) 原理与代码实例讲解

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k-近邻算法(k-Nearest Neighbors) - 原理与代码实例讲解

k-近邻算法（k-Nearest Neighbors，简称kNN）是一种简单的监督学习方法，它在机器学习领域有着广泛的应用。kNN算法的核心思想是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近邻样本的大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。这种基于局部决策的方法在许多数据挖掘和机器学习任务中表现出色。

1. 背景介绍

kNN算法最早由美国统计学家Edwardsвание Hubert和Joseph L. McKinney在1958年提出。它是一种非参数算法，意味着它不需要学习任何参数模型，而是直接使用数据本身进行分类或回归。

kNN算法因其简单、直观和易于实现而受到广泛的研究和应用。它适用于多种类型的数据，包括分类和回归问题。kNN算法在图像识别、文本分类、异常检测等领域都有很好的应用。

2. 核心概念与联系

2.1 kNN算法原理

kNN算法的核心概念是“邻域”。在kNN算法中，每个数据点都有一个邻域，邻域的大小由k值决定。k值是一个正整数，