k近邻法(KNN)学习总结

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k近邻法(KNN)是一种基于分类与回归的方法，通过多数表决来预测实例点的类别。其优点包括高精度和不受异常值影响，但缺点是计算复杂度高。k近邻法的关键要素是距离度量（如欧氏距离）、k值选择和分类决策规则。kd树作为数据结构可以加速搜索过程。Python可以用于实现Lp距离计算和KNN算法。

                                                                                   k近邻法(KNN)学习总结

  1. 什么是k近邻法?

一种基于分类与回归方法.  定义:对给定的训练实例点和输入实例点，首先确定输入实例点的k个最近邻训练实例点，然后利用这k个训练实例点的类的多数(多数表决)来预测输入实例点的类。

  1. K-NN算法的适用场景：具有明确的离散标签的数据分类或者有连续标签的数据回归。
  2. KNN算法特点:

优点: 计算精度高，不受异常值影响。

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