头哥机器学习之knn算法
时间: 2024-05-06 12:13:13 浏览: 31
头哥机器学习是一个知名的机器学习教育平台,提供了丰富的机器学习算法和实践案例。其中,K最近邻算法(K-nearest neighbors,简称KNN)是一种常用的分类和回归算法。
KNN算法的基本思想是:对于一个未知样本,通过计算其与训练集中各个样本之间的距离,找出与其最近的K个样本,然后根据这K个样本的标签进行投票或者取平均值来确定未知样本的类别或者数值。
KNN算法的步骤如下:
1. 计算未知样本与训练集中各个样本之间的距离,常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。
2. 选择K值,即确定最近的K个样本。
3. 根据K个样本的标签进行投票或者取平均值,确定未知样本的类别或者数值。
KNN算法的优点是简单易懂、易于实现,并且对于非线性问题有较好的效果。但是它也有一些缺点,比如计算复杂度高、对于样本不平衡的数据集表现不佳等。