KNearest Neighbors 原理与代码实战案例讲解

K-Nearest Neighbors 原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍

1.1 什么是K-Nearest Neighbors算法？

K-Nearest Neighbors(KNN)算法是一种简单而有效的监督学习算法,广泛应用于分类和回归问题。它的工作原理是基于这样的假设:相似的样本应该具有相似的输出值。在分类任务中,KNN算法根据最近邻居的多数类别对新数据进行分类;而在回归任务中,它根据最近邻居的平均值来预测新数据的输出值。

KNN算法的优点是简单易懂,无需建立复杂的模型,可以处理非线性决策边界的分类问题。但缺点是对于高维数据的计算代价较大,并且对异常值敏感。

1.2 KNN算法的应用场景

KNN算法可以应用于许多领域,例如:

• 图像识别: 根据像素值的相似性对图像进行分类
• 信用评分: 根据历史数据评估申请人的信用风险
• 推荐系统: 根据用户的兴趣爱好推荐相似的商品或内容
• 基因分析: 根据基因序列的相似性对基因进行分类和研究

2.核心概念与联系

2.1 距离度量

KNN算法的核心思想是根据样本之间的距离来