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KNN算法（K最近邻算法）详解

K 最近邻的核心数学知识是距离的计算和权重的计算。我们把需要预测的点作为中心点，然后计算其周围一定半径内的已知点距其的距离，挑选前 k 个点，进行投票，这 k 个点中，哪个类别的点多，该预测点就被判定属于哪一

12-10 23:30

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优点：简单，易于理解，无需建模与训练，易于实现；适合对稀有事件进行分类；适合与多分类问题，例如根据基因特征来判断其功能分类，kNN比SVM的表现要好。缺点：惰性算法，内存开销大，对测试样本分类时计算量大，性

12-10 23:29

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KNN算法的流程计算测试数据与各个训练数据之间的距离；按照距离的递增关系进行排序；选取距离最小的K个点；确定前K个点所在类别的出现频率；返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。下图中给出了KN

12-10 23:28

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K近邻算法又称KNN，全称是K-Nearest Neighbors算法，它是数据挖掘和机器学习中常用的学习算法，也是机器学习中最简单的分类算法之一。KNN的使用范围很广泛，在样本量足够大的前提条件之下它的准确度非常高。KNN是一

12-06 16:28

K近邻算法
2021-12-02 22:57:20加入圈子

K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。