java 实现kn算法

K-Nearst Neighbors (KNN) 算法是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归分析。在Java中实现KNN算法，通常包括以下几个步骤：

1. **数据预处理**：
- 加载训练数据集，包含特征向量和对应的标签。
- 数据标准化或归一化，确保特征值在相似范围内。

2. **计算距离**：
- 对于新的测试样本，计算它与训练集中每个样本的距离，常用的距离度量有欧氏距离、曼哈顿距离等。

3. **选择邻居**：
- 设定一个K值，通常是奇数，如5或7，选择K个最近邻样本。

4. **投票或平均**：
- 对这K个邻居的类别进行统计，多数类别的归属为预测结果（对于分类），或取K个标签的平均值作为预测值（对于回归）。

5. **实现**：
- 可以使用Java的数据结构如ArrayList存储数据，遍历比较距离，使用HashMap等映射结构记录邻居及其类别。

6. **评估**：
- 完成预测后，可以使用交叉验证或者其他评价指标（如准确率、召回率等）对模型性能进行评估。

public class KNN {
    private List<DataPoint> trainingData; // 假设DataPoint类包含了特征和标签

    public String predictForTestSample(TestSample testSample, int k) {
        double[] distances = new double[trainingData.size()];
        for (int i = 0; i < trainingData.size(); i++) {
            DataPoint point = trainingData.get(i);
            distances[i] = calculateDistance(testSample, point);
        }
        
        List<DataPoint> neighbors = getKNearestNeighbors(distances, k);
        // 计算邻居的类别并返回多数类别的预测结果
        return mostCommonCategory(neighbors);
    }

    // ...其他辅助方法
}