无向 k 最近邻图如何用于分类

无向 k 最近邻图（Undirected k-Nearest Neighbor Graph，简称 UKNN）是一种基于距离度量的分类方法。UKNN 的基本思想是将样本点表示为图中的节点，然后在图上进行分类。具体步骤如下：

1. 建立无向 k 最近邻图：对于给定的数据集，首先计算每个样本点与其他样本点之间的距离，并找出每个样本点的 k 个最近邻。然后将每个样本点表示为图中的节点，并在样本点之间建立无向边，使得相邻的节点之间的距离最小。这样就构成了一个无向 k 最近邻图。

2. 对于待分类的样本点，计算其与图中每个节点之间的距离，并找出其 k 个最近邻。然后通过对这 k 个最近邻的标签进行投票，确定待分类样本点的类别。

UKNN 的优点是可以有效地处理非线性和高维数据，同时具有较好的鲁棒性和可解释性。但是，UKNN 也存在一些缺点，如对离群点敏感，容易受到噪声数据的干扰等。因此，在实际应用中需要综合考虑其优缺点，选择合适的分类方法。