Nearest Neighbor

引用: 最近邻分类器（Nearest Neighbor Classifier），也称为k-最近邻算法（k-Nearest Neighbor，k-NN），是一种常见的机器学习算法，用于解决分类问题。该算法的基本思想是，根据样本之间的相似性，将待分类样本归为与其最近的k个训练样本所属的类别中最多的那个类别。在分类过程中，最近邻分类器通过计算欧氏距离或其他相似性度量来评估样本之间的距离，并选择距离最近的k个样本进行分类。最近邻分类器的优点是简单易实现，对特征空间的分布没有假设，可以处理多类别问题。然而，该算法的缺点是计算复杂度较高，对异常值敏感，并且需要确定合适的k值。引用:最近邻搜索（Nearest Neighbor Search）是指在给定的数据集中查找与目标对象最相似的邻居。这个问题在计算几何、模式识别、数据挖掘等领域都有广泛应用。最近邻搜索算法的目标是在尽可能短的时间内找到目标对象的最近邻居。常用的最近邻搜索算法包括线性搜索、KD树、球树、R树等。其中，KD树是一种常见的数据结构，用于加速最近邻搜索。