深入浅出KNN算法(原理解析+代码实现)

发布网友发布时间：2024-10-22 08:49

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KNN算法，即K最邻近算法，是一种基于“相似性”进行分类的简单方法。它通过比较样本间的“距离”来决定其类别归属，与K-means聚类算法有所区别，前者是监督学习，后者是无监督学习。KNN的核心思想是“物以类聚，人以群分”，即样本的分类取决于与其最邻近的K个已知样本的类别倾向。

衡量距离是KNN的关键，常用的距离度量包括欧氏距离、明可夫斯基距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离和马氏距离。这些距离公式根据参数的不同，定义了不同类型的距离。KNN的决策过程是，新样本的类别由其与K个最邻近训练样本中类别分布最多的类别决定，但实际决策时，需要考虑距离的加权影响，即距离近的样本权重更大。

以下是一个简单的代码实现示例，假设我们有一个数据集（部分展示）：

数据集（示例）：

源码（简化版）：

在这个代码片段中，会根据数据集中的距离计算出K个最近邻，然后根据加权原则确定新样本的类别。这段代码展示了KNN算法的具体应用过程。