JavaScript实现k最近邻算法

JavaScript实现k最近邻算法

k最近邻（k-nearest neighbors，简称k-NN）算法是一种常用的分类和回归算法。它的基本思想是通过测量不同数据点之间的距离来确定新数据点的分类。在本文中，我们将使用JavaScript来实现k最近邻算法，并结合示例代码进行说明。

首先，我们需要明确k最近邻算法的步骤。以下是算法的基本流程：

1. 收集数据集：我们需要获得已知分类的数据集，其中每个数据点都有相应的标签。
2. 计算距离：对于新的未分类数据点，我们需要计算其与数据集中每个已知数据点之间的距离。
3. 选择最近的k个邻居：根据距离排序，选择与新数据点距离最近的k个数据点作为邻居。
4. 确定分类：根据邻居的标签，确定新数据点的分类。可以采用投票的方式，选择邻居中出现最多次数的标签作为新数据点的分类。
5. 输出结果：将新数据点的分类结果返回。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用JavaScript实现k最近邻算法：

// 定义数据集
const dataset =