C++实现K-NN算法及流程分析

"该文档是关于K-NN算法在C++中的实现，通过一个实际的模式识别问题来演示。文档包含算法分析、程序流程图、完整的C++代码以及运行截图，便于理解和应用。" K-NN算法，全称为K-最近邻算法（K-Nearest Neighbors），是一种基础且广泛应用的监督学习方法，主要用于分类和回归任务。在分类问题中，K-NN的基本思想是：对于一个新的未知样本，我们找到训练集中与其最接近的K个已知类别的样本，然后依据这K个样本的类别出现频率最高的类别来预测新样本的类别。 在描述中提到的C++实现过程中，首先计算待分类样本与所有已知样本的距离，这通常使用欧氏距离公式计算。欧氏距离公式为：`d = sqrt((x1 - y1)^2 + (x2 - y2)^2 + ...)`，其中x和y是特征向量。然后对这些距离进行排序，选择最近的K个样本。最后，根据这K个样本的类别分布来决定新样本的类别。如果K个样本中正类样本多于负类，新样本被分类为正类；反之则为负类。 程序流程图分为两部分，通常会展示数据预处理、距离计算、排序和类别决策等步骤。这部分未提供具体的流程图内容，但按照常规，流程图会包括以下步骤： 1. 输入待分类样本的特征。 2. 计算待分类样本与所有训练样本的距离。 3. 对距离进行排序。 4. 获取用户输入的K值。 5. 根据排序后的K个最近邻的类别信息，确定新样本的类别。 6. 输出分类结果。 在给出的代码片段中，可以看到使用冒泡排序对距离进行排序，并使用一个标志数组`flag`记录每个样本的类别信息。在循环中，对距离和对应的标志位进行交换，确保距离从近到远排列。之后，根据输入的K值和排序后的标志位求和，判断新样本的类别。`display1`和`display2`函数可能是用于显示分类结果或相关统计信息的。 这个文档提供了K-NN算法的详细实现过程，通过C++代码展示了如何处理数据、计算距离、排序以及进行类别预测。这样的实现有助于读者深入理解K-NN的工作原理，并可作为实际项目开发的参考。