《用 Scikit-learn 构建 KNN 分类器：从原理到实战的完整指南》

《用 Scikit-learn 构建 KNN 分类器：从原理到实战的完整指南》

一、引言：为什么选择 KNN 作为分类起点？

在我教授机器学习课程的过程中，KNN（K-近邻算法）总是最早被讲解的分类模型之一。它简单直观，易于理解，却在很多实际场景中表现不俗——从图像识别、文本分类，到用户行为预测，KNN 都能提供可靠的基线。

这篇文章将带你从零开始，使用 Python 的 Scikit-learn 库构建一个 KNN 分类器。我们将涵盖算法原理、数据准备、模型训练、评估与可视化，帮助你建立对分类任务的整体认知。

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二、背景介绍：Python 与 Scikit-learn 的强大组合

Python 之所以成为机器学习的首选语言，离不开其丰富的生态系统。Scikit-learn 是其中最成熟的机器学习库之一，提供了统一的 API、丰富的模型、便捷的预处理工具，适合快速原型开发与教学。

KNN 是 Scikit-learn 中的经典模型之一，适合用于小数据集、低维空间的分类任务，也常被用作基线模型与教学示例。

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三、KNN 原理简述：邻近即相似

KNN 的核心思想是：

“一个样本的类别，取决于它最近的 K 个邻居的多数类别。”

它不需要训练过程，只需保存训练数据，在预测时计算距离并投票决定类别。

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