k近邻分类器(KNN)

K近邻分类器(KNN)是一种经典且简单的有监督学习方法。它是一种懒惰学习算法，没有显式的学习或训练过程。KNN算法在数据的分布只有很少或没有任何先验知识时，是一个不错的选择。在KNN算法中，当对测试样本进行预测时，只使用与其最接近的K个训练样本，因此偏差通常较低，而方差较高。当训练集较小时，KNN算法容易出现过拟合现象。\[1\]\[2\]

KNN分类器的主要参数包括：
- n_neighbors：用于指定分类器中K的大小，默认值为5。
- weights：设置选中的K个点对分类结果影响的权重，默认为平均权重"uniform"，也可以选择"distance"表示越近的点权重越高，或者传入自定义的以距离为参数的权重计算函数。
- algorithm：设置用于计算邻近点的方法，默认为"auto"，根据训练数据自动选择最优算法，可选的算法包括ball tree、kd_tree和brute。\[3\]

下面是一个使用KNN分类器的示例代码：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 设置最近的3个邻居作为分类的依据
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, weights='uniform', algorithm='auto')

这段代码创建了一个KNN分类器，将最近的3个邻居作为分类的依据，并使用均匀权重和自动选择最优算法进行计算。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [K-近邻算法（KNN)](https://blog.csdn.net/weixin_45884316/article/details/115221211)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [K-近邻算法： k-nearest neighbor classification (kNN) 详细介绍](https://blog.csdn.net/chenhepg/article/details/105409153)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]