knn算法PPT

KNN，即K-Nearest Neighbors，是一种基础且易于理解的机器学习算法。其工作原理基于一个简单的思想：如果某个样本在特征空间中的k个最相邻的...

KNN，即K-Nearest Neighbors，是一种基础且易于理解的机器学习算法。其工作原理基于一个简单的思想：如果某个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。基本原理KNN算法通过计算待分类样本与已知类别的样本之间的距离，找到最近的k个样本，然后根据这k个样本的类别，通过投票等方式确定待分类样本的类别。距离度量在KNN算法中，最常用的距离度量是欧氏距离，但也可以使用其他距离度量方式，如曼哈顿距离等。选择何种距离度量方式，需要根据具体的数据特征和问题需求来决定。算法步骤准备数据对数据进行预处理，如特征选择、特征缩放等计算距离对于待分类的样本，计算其与训练集中每个样本的距离选择邻居选择距离最小的k个样本作为邻居分类决策根据这k个邻居的类别，通过投票等方式确定待分类样本的类别优缺点优点：简单易懂易于实现无需假设数据分布对异常值不敏感缺点：计算量大尤其是当样本数量大、特征维度高时对k值的选择敏感不同的k值可能会导致不同的分类结果只考虑了最近的k个样本可能会忽略全局的信息应用场景KNN算法适用于样本量较小、特征维度较低、类别边界清晰的情况。在实际应用中，常用于文本分类、图像识别、推荐系统等领域。总的来说，KNN算法是一种简单而有效的分类算法，虽然存在一些缺点，但在很多场景下仍然能够取得不错的效果。