机器学习算法knn的基本原理

KNN（K-Nearest Neighbors）是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归任务。KNN的基本原理如下：

1. 数据准备：首先，我们需要准备一个带有标签的训练数据集，其中每个样本都有一组特征和对应的标签。

2. 距离度量：KNN算法使用距离度量来计算样本之间的相似性。常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。

3. 选择K值：KNN算法中的K代表着选择最近邻居的数量。我们需要选择一个合适的K值，通常通过交叉验证来确定。

4. 预测过程：对于一个新的样本，KNN算法会计算它与训练集中所有样本的距离，并选择距离最近的K个样本作为邻居。

5. 多数表决：对于分类任务，KNN算法采用多数表决的方式来确定新样本的类别。即，选择K个邻居中出现次数最多的类别作为预测结果。

6. 回归任务：对于回归任务，KNN算法采用平均值或加权平均值来预测新样本的目标值。即，选择K个邻居的目标值的平均值作为预测结果。