KNN

KNN算法详解
最新推荐文章于 2025-06-03 21:41:00 发布
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本文深入探讨了KNN算法的工作原理，包括如何通过特征空间划分训练数据集，选择合适的K值，以及采用不同的距离度量方法如欧氏距离、曼哈顿距离等。此外还介绍了KD树的构建和最近邻搜索过程。
KNN K-nearest neighbor

KNN 是对训练数据集在特征空间进行划分，重要度量 K值得选择，距离度量 和 分类决策规则


距离度量：


Minkowski distance
欧式距离 Euclidean distance
曼哈顿距离

KD树 - 平衡树

构造KD树，KD树的最近邻搜索
isaacke
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具体来说，对于一个未知样本，KNN算法会找到训练集中与该样本最近的K个样本，然后根据这K个样本中的多数类决定未知样本的类别。在二维平面上，欧式距离可以通过勾股定理计算得出，即两点之间的距离等于它们在水平和垂直方向上的坐标差的平方和的平方根。在更高维的空间中，欧式距离的计算方式类似，即各个坐标分量的差的平方和的平方根。KNN算法中的特征是指用来描述个体特征的属性或者变量，它们用来进行相似性度量以及距离计算。在KNN算法中，特征通常是输入的数据集中的属性，比如一个样本的各种属性值。4.knn算法的优缺点。
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