通俗理解 K 近邻分类算法

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引言 想象一下，你是一个新学生，刚到学校，想找到一群志同道合的朋友。你可以观察班里的同学，根据他们的衣着、行为和喜好来判断谁更可能成为你的好朋友。这其实是我们在日常生活中分类的一个例子。 在机器学习中，有一个类似的算法叫做K 近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）。这个算法的核心思路是： 物以类聚，人以群分 。 它通过计算数据点之间的距离，找出与目标数据点距离最近的 K 个邻居，并根据这些邻居的类别来进行预测。 KNN 算法简单、直观，却非常有效，尤其适用于小数据集和低维度的场景。 本文将通过介绍 KNN 的基本原理、数学公式、Python 实现、应用场景和改进方法，让你对这个经典的机器学习算法有全面的理解。 1. K 近邻算法的基本思想 KNN 是一种 基于实例的学习方法 ，这意味着它在训练阶段并不构建模型，而是直接存 ………………………………