K最近邻算法（K-Nearest Neighbors Algorithm）的JavaScript实现

最新推荐文章于 2025-12-02 21:41:05 发布
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本文介绍了K最近邻算法的基本思想，并提供了JavaScript实现的详细代码。通过计算样本点与训练数据集的距离，选取最近的K个样本进行分类或回归预测。示例展示了如何使用欧氏距离计算和进行分类预测。

K最近邻算法（K-Nearest Neighbors Algorithm）的JavaScript实现

K最近邻算法（K-Nearest Neighbors Algorithm）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它的基本思想是通过计算待预测样本点与训练数据集中的样本点之间的距离，选取距离最近的K个样本点，然后根据这K个样本点的标签进行分类或回归预测。

在本篇文章中，我们将使用JavaScript编写K最近邻算法的实现。首先，让我们定义一个名为knn的函数，它将接收训练数据集、待预测样本点和K值作为输入参数。代码如下所示：

function knn(trainingData, sample, k) {
   
   
  // 计算待预测样本点与训练数据集中每个样本点之间的距离
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K邻近算法（KNN，K-nearest Neighbors Algorithm）
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之前看到一篇文章，方法部分提到了这个K邻近算法，正好自己不是很熟悉其原理，所以学习整理一下😑K邻近算法（K-nearest neighbors algorithm）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它基于一个简单的假设：与未知样本最相似的K个已标记样本的类别可以用来预测该未知样本的类别。在K邻近算法中，输入数据点被表示为n维空间中的向量，并且每个数据点都有一个对应的类别标签。计算距离：根据给定的距离度量方法（例如欧氏距离、曼哈顿距离等），计算未知样本与训练集中所有已标记样本之间的距离。
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k-近邻算法 (K-Nearest Neighbors,KNN)
tip2tip的博客
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k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 工作原理：存在一个样本数据几何，也称作样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
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