解释一下K近邻分类模型
时间: 2023-05-21 07:06:26 浏览: 105
K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)分类模型是一种基于实例的机器学习算法,被广泛应用于分类和回归问题中。该模型通过计算未知样本点与已知训练样本点之间的距离,找到距离最近的K个训练样本,然后根据这K个训练样本的标签来预测未知样本的标签。具体来说,当K=1时, KNN算法被称为最近邻算法,即预测样本的类别与其最近的训练样本的类别相同;当K>1时,预测样本的类别是其最近的K个训练样本中出现最多的类别。KNN分类模型简单易懂,容易实现,但在处理大规模数据时可能会遇到效率问题。
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