算法之K最近邻算法

最新推荐文章于 2025-05-14 01:02:36 发布
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K最近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）是一种基于实例的学习，通过找到输入样本在特征空间中最近的K个训练样本，利用多数投票决定其分类。本文介绍了KNN的基本原理，以水果分类为例阐述其工作方式，并提到了距离度量的方法。" 109477374,7470249,Vue.js组件交互与特性详解,"['Vue', '前端框架', '组件化', '数据传递']

【算法定义】

K最近邻（K-Nearest Neighbor,KNN）分类算法,是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

【算法图示】

有两个水果，一个是橙子，一个是柚子，让机器判断哪个是橙子，哪个是柚子？一般而言，柚子更大，更红。抽样了一些数据，描述如下：

现在加入一个未知的水果，如何判断这个水果是橙子还是柚子。找到它的三个邻居，橙子比柚子多，因此这个水果很有可能是橙子。

从上图可以知道，水果A和B比较相似。下面来度量它们有多像。要计算两点间的距离，可以使用毕达哥拉斯公式

例如，A和B的距离如下

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