📚 KNN算法介绍 📊
发布时间：2025-04-08 04:05:47来源：
KNN（K-Nearest Neighbors）是一种简单但强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题中。它的核心思想是基于数据点之间的距离来判断其类别或值。🔍
首先，KNN通过计算待预测样本与训练集中所有样本的距离（如欧氏距离）来找到最近的K个邻居。然后，对于分类任务，算法会统计这K个邻居中最常见的类别作为预测结果；而对于回归任务，则取这些邻居目标值的平均数。🎯
该算法的优点在于实现简单且无需训练阶段，直接使用存储的数据进行推理。不过，它也有缺点，比如对大规模数据集效率较低，且对特征尺度敏感，需要提前归一化处理。📈
此外，选择合适的K值至关重要。较小的K可能导致过拟合，而较大的K可能增加计算复杂度并降低模型泛化能力。因此，在实际应用中需通过交叉验证等方法优化参数。🔧
总之，KNN以其直观性和灵活性成为入门机器学习的理想起点，尤其适合小规模数据集的应用场景。🌟
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