sklearn学习笔记（二）——最近邻分类

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#scikit-learn #sklearn

本文是关于scikit-learn库中最近邻分类的学习笔记，包括无监督和有监督的最近邻方法，主要讲解了K近邻（KNN）和R近邻的概念，强调了它们作为非归纳型和基于实例的方法。内容涵盖如何使用sklearn.neighbors模块，KNeighborsClassifier类的参数选择及其意义，如n_neighbors、weights、algorithm等，并提醒在应用中注意特征的归一化处理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、概述
最近邻可以分为无监督和有监督，有监督可以分为分类和回归。
最近邻的思想是测试样本距离训练样本的距离。
最近邻是非归纳型方法，是基于实例的方法。它只是记住了训练样本，并按高级索引结构进行转换，比如Ball Tree或者KD Tree。
在sklearn.neighbors中可以处理Numpy数组。
scikit-learn中最近邻有两种方法：K近邻（限定个数）和R近邻（限定距离半径）（会遭遇维度灾难）
权重可以自行设定。
使用最近邻要注意将属性归一化的问题。

二、使用方法
from sklearn import neighbors
n_neighbors=x
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