Python28-4 KNN近邻算法

KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。

1. KNN算法的基本概念

KNN算法是一种基于实例的学习算法，也称为惰性学习（Lazy Learning）算法，因为它在训练阶段并不进行显式的模型训练，而是将所有的训练数据存储起来，直到需要进行预测时才进行计算。KNN的基本思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间距离最小）的样本中的多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

2. KNN算法的工作原理

KNN算法的工作原理可以分为以下几个步骤：

1. 选择参数k：选择一个正整数k，表示在进行预测时需要考虑的最近邻居的数量。

2. 计算距离：使用距离度量方法（如欧氏距离、曼哈顿距离等）计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离。

3. 找到k个最近邻居：根据计算的距离从小到大排序，选取前k个距离最近的样本。

4. 投票或平均：

   • 分类问题：对k个最近邻居的类别进行投票，选择票数最多的类别作为预测类别。

   • 回归问题：对k个最近邻居的值进行平均，作为预测值。

3. 距离度量方法

常用的距离度量方法有：

• 欧氏距离（Euclidean Distance）