KNN算法详解-原理、实现代码（python3）

最新推荐文章于 2020-12-03 01:11:06 发布
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分类专栏： 机器学习 人工智能理论知识 文章标签： knn python 机器学习
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本文详细介绍了KNN算法的原理，包括其作为无训练过程的懒惰学习模型的特点，以及利用欧氏距离等度量方式寻找最近邻居的方法。文章通过伪代码和简化版的Python实现，帮助读者理解KNN算法的完整流程，并提供了调用sklearn库实现KNN的源代码解析链接。

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

以前我总是用函数调库来实现机器学习模型，被男朋友diss了无数次.....

现在觉得他说的确实有道理，既然学了算法那肯定原理和代码都得会才算是彻底弄懂了算法，所以这篇文章相当于之前那篇介绍如何调库的文章的进阶！

------------目录---------------

1 KNN原理

2 伪代码

3 实现（简化版）

4 调用sklearn库实现KNN（源代码浅浅滴解析）

1 KNN原理

k最近邻居算法是最最最简单的机器学习模型了，属于有监督学习类模型，一大特色就是没有训练过程，不愧是懒惰算法的前锋。

它的原理很简单，找到在一个样本空间中和当前点（要预测的点）距离最近的K个样本，这K个样本中的样本大多数的类别就是该预测点的类别。

距离可以用欧氏距离，曼哈顿距离(City Block distance)等等.....

距离公式总结：https://www.cnblogs.com/xbinworld/archive/2012/09/24/2700572.html

是不是真的巨简单~

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