📚kNN(k-Nearest Neighbours)原理详解💻
发布时间：2025-04-08 04:13:16来源：
在机器学习领域，kNN（k-最近邻）算法是一种简单且直观的分类与回归方法。它基于“物以类聚”的思想，通过计算数据点之间的距离来预测新样本所属类别。🔍
核心理念是：给定一个未知样本，找到训练集中与其最接近的k个邻居，然后根据这些邻居的多数类别决定该样本的归属。🎯
算法步骤清晰易懂：
第一步，选择参数k；第二步，计算待测样本与所有训练样本的距离；第三步，选取距离最小的k个样本；第四步，投票选出结果。💡
优点在于无需训练阶段，直接利用已有数据进行预测；但缺点是对大规模数据集效率较低，且对噪声敏感。⚠️
因此，kNN常用于快速原型开发或小规模问题中。用它构建模型就像搭积木一样有趣！🌈
机器学习 算法解析 kNN
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