KNN分类算法

最新推荐文章于 2025-06-03 21:41:00 发布

haihongazar

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分类专栏：机器学习文章标签：机器学习 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/haihongazar/article/details/69681104

本文详细介绍了KNN（K-Nearest Neighbors）分类算法的计算过程，包括求差、平方、累加和距离排序等步骤。通过Python实现KNN算法，并进行测试，展示如何对未知数据进行分类。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

课程大纲

KNN分类算法原理	KNN概述
	KNN算法图示
	KNN算法要点
	KNN算法不足之处
KNN分类算法Python实战	KNN简单数据分类实践
KNN分类算法Python实战	KNN实现手写数字识别
KNN算法补充	KNN算法中k值的选取
	类别判定
	如何选择合适的衡量距离
	训练样本/性能问题

课程目标：

1、理解KNN算法的核心思想

2、理解KNN算法的实现

3、掌握KNN算法的应用步骤：数据处理、建模、运算和结果判定

1. kNN分类算法原理
1.1 概述
K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。
KNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断出你的类别。

本质上，KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度

1.2 算法图示
 从训练集中找到和新数据最接近的k条记录，然后根据多数类来决定新数据类别。
 算法涉及3个主要因素：
1) 训练数据集
2) 距离或相似度的计算衡量
3) k的大小