KNN算法原理学术论文

KNN算法原理是一种基于实例的学习方法，它通过计算不同实例之间的距离来进行分类或回归预测。具体来说，对于一个新的实例，KNN算法会在训练集中找到与其最相似的K个实例，然后根据这K个实例的标签进行预测。KNN算法的优点是简单易懂，适用于各种类型的数据，但是对于大规模数据集的处理效率较低。

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1. Cover, T., & Hart, P. (1967). Nearest neighbor pattern classification. IEEE Transactions on Information Theory, 13(1), 21-27.
2. Altman, N. S. (1992). An introduction to kernel and nearest-neighbor nonparametric regression. The American Statistician, 46(3), 175-185.
3. Dasarathy, B. V. (1991). Nearest neighbor (NN) norms: NN pattern classification techniques. IEEE Computer Society Press.
4. Zhang, H., & Yu, C. (2005). A comparative study of distance metrics for k-nearest neighbor classification on microarray data. Bioinformatics, 21(20), 4163-417.
5. Zhang, T., & Zhang, C. (201). A review of k-nearest neighbor classification algorithms. In 201 IEEE 12th International Conference on Computer Modeling and Simulation (pp. 175-178). IEEE.

希望这些文献能对您有所帮助。