K近邻算法及KNeighbors和RadiusNeighbors的差异与优势

K近邻算法及KNeighbors和RadiusNeighbors的差异与优势

K近邻算法（K-Nearest Neighbors）是一种经典的监督学习算法，用于分类和回归问题。它的核心思想是基于特征空间中的最近邻样本进行预测。在这篇文章中，我们将介绍K近邻算法以及它在Python中的两个主要实现：KNeighbors和RadiusNeighbors。

K近邻算法的原理非常直观。对于一个新的输入样本，K近邻算法会在训练集中找到与该样本最接近的K个邻居。然后，通过对这K个邻居的标签进行投票或者计算平均值，来确定该样本的预测值。K近邻算法的关键参数是K值，它决定了邻居的数量。

KNeighbors和RadiusNeighbors是scikit-learn库中实现K近邻算法的两个类。它们之间的主要差异在于邻居选择的方式以及预测方法。

KNeighbors类使用固定数量的最近邻居进行预测。它的主要优势是简单易懂，并且在处理分类和回归问题时表现良好。下面是一个使用KNeighbors进行分类的示例代码：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier