KNN分类算法计算原理

KNN（K-Nearest Neighbor）分类算法是一种基于实例的学习算法。它的基本思想是：对于一个新的数据点，根据它的最近邻居的分类来确定它的分类。

具体来说，KNN算法的计算原理如下：

1. 确定K值：K值是指用来确定新的数据点分类的最近邻居的个数。一般来说，K值取值较小的时候，会对噪声敏感，而K值取值较大的时候，会对分类边界模糊的情况下分类效果较好。

2. 计算距离：KNN算法是基于距离的分类算法，因此需要计算数据点之间的距离。常用的距离计算方法有欧式距离、曼哈顿距离等。

3. 找到K个最近邻居：根据计算得到的距离值，找到与新的数据点距离最近的K个邻居。

4. 确定分类：根据K个邻居的分类，通过投票的方式确定新的数据点的分类。具体来说，如果K个邻居中，有大多数属于某个类别，那么新的数据点就被分类为该类别。

KNN算法的优点是简单易懂，容易实现；缺点是需要计算距离，计算量大，当数据量很大时，分类效率会较低。