KNN（K近邻算法）

KNN（K近邻算法）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。它的基本思想是通过计算样本之间的距离，并找出离待预测样本最近的K个训练样本，然后根据这K个样本的标签进行预测。

在分类任务中，KNN根据多数表决规则确定待预测样本的类别。例如，如果K=3，有2个近邻样本属于类别A，1个近邻样本属于类别B，那么待预测样本将被预测为类别A。

在回归任务中，KNN计算K个最近邻样本的平均值或加权平均值，并将其作为待预测样本的输出。

KNN算法的优点是简单易懂、易于实现，并且对特征空间没有假设。然而，它也有一些缺点，比如计算复杂度高、需要大量的存储空间等。

需要注意的是，KNN算法对于离散型特征和连续型特征的处理方式略有不同，可以使用不同的距离度量方法（如欧氏距离、曼哈顿距离等）来衡量样本之间的距离。同时，选择合适的K值也是一个需要注意的问题，K值过大容易导致模型过于简单，而K值过小则容易受到噪声的影响。

相关问题

K近邻算法(KNN)

K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种基本的分类和回归算法。它通过计算待分类样本点与训练集中的样本点之间的距离，并选取距离最近的K个样本点作为邻居，依据邻居的类别进行分类或者回归。

在分类问题中，KNN算法将待分类样本点所在的特征空间划分为多个区域，每个区域对应一个或多个类别。当有新的样本点需要分类时，KNN算法会根据其最近的K个邻居的类别来确定其所属类别。通常采用投票机制，即选择K个邻居中出现频次最高的类别作为待分类样本点的类别。

在回归问题中，KNN算法会根据最近K个邻居的已知输出值进行加权平均，来预测待预测样本点的输出值。

KNN算法的优点包括简单易懂、不需要事先训练模型、能够处理多分类任务等。但是，KNN算法在处理大规模数据集时计算复杂度较高，对样本不平衡和噪声敏感，对数据特征的选择和预处理要求较高等问题需要注意。

KNN近邻算法训练例子

KNN（K-Nearest Neighbor）是一种常用的分类和回归算法，其基本思想是通过找出与待分类样本最近的K个已知类别样本，根据这K个样本的类别来确定待分类样本的类别。下面是一个简单的KNN分类训练例子：

假设我们有一个由三种花组成的数据集：山鸢尾花（Iris setosa）、杂色鸢尾花（Iris versicolor）和维吉尼亚鸢尾花（Iris virginica）。每种花都有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。我们希望通过这些特征来预测一朵鸢尾花属于哪一种。首先我们需要将数据集分为训练集和测试集，可以将其中80%的数据作为训练集，剩余20%的数据作为测试集。接下来，对于测试集中的每一朵鸢尾花，我们需要计算它与训练集中每一朵鸢尾花之间的距离，然后选出距离最近的K个训练集中的鸢尾花。对于这K个鸢尾花，我们统计它们所属的类别，然后将测试集中的这朵鸢尾花分类为出现次数最多的类别。