《图解》2.9-knneducoder

《图解》是一部有关计算机科学和人工智能的书籍，其中2.9节讨论了K最近邻（KNN）算法。KNN算法是一种用于分类和回归的简单机器学习算法，其原理是通过比较待分类数据与训练集中的数据点之间的距离来进行分类或预测。

KNN算法的思想是寻找与待分类数据点距离最近的K个训练数据点，然后根据这K个邻居点的分类情况来决定待分类数据点的类别。对于回归问题，KNN算法则是根据K个邻居点的数值情况来进行预测。

KNN算法的优点是简单易懂，易于实现，无需训练过程，且在样本量较小的情况下效果较好。但是KNN算法的缺点也很明显，它需要大量存储空间来存储训练数据，并且在进行分类或预测时需要计算待分类数据点与所有训练数据点之间的距离，因此在样本量较大的情况下会占用大量计算资源。

总的来说，《图解》中的2.9节很好地介绍了KNN算法的原理和应用，读者可以通过这一节的内容了解KNN算法的基本概念和操作流程，对于初学者来说是一份很好的学习资料。