Jun 22, 2024 · 本文深入解析k近邻算法 (kNN)，涵盖算法原理、关键要素、实现方式如kd树，以及Python实现示例。 探讨了k值选择、距离度量和分类决策规则，并分析了kNN的优缺点。

KNN 可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一。 注意：KNN 算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法 K-means 有点像（K-means 是无 …

K 近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称 KNN）是一种简单且常用的分类和回归算法。 K 近邻算法属于监督学习的一种，核心思想是通过计算待分类样本与训练集中各个样本的距离，找到距 …

在 模式识别 领域中， 最近鄰居法 （KNN 算法，又譯 K-近邻算法）是一种用于 分类 和 回归 的 無母數統計 方法 [1]，由 美国 统计学家 伊芙琳·费克斯 和 小約瑟夫·霍奇斯 于1951年首次提 …

Nov 20, 2024 · k-近邻算法（KNN）作为一种经典的机器学习算法，以其简单易懂和直观的特性，广泛应用于多个领域，包括图像识别、推荐系统和医疗诊断等。

什么是 KNN 算法？ k 近邻 (KNN) 算法是一种非参数化的监督学习分类器，它利用邻近度来对单个数据点的分组进行分类或预测。 它是当今 机器学习 中使用得最广泛且也是最简便的分类与回 …

k近邻算法（k-Nearest Neighbor，KNN）是一种基于特征空间相似度的分类算法，属于机器学习中最简单的算法之一。 其核心思想是：若某样本在特征空间中的k个最邻近样本多数属于某个类 …

k 近邻法 (k-nearest neighbor, k-NN） 是一种基本分类与回归方法。 是数据挖掘技术中原理最简单的算法之一，核心功能是解决有监督的分类问题。 KNN能够快速高效地解决建立在特殊数据 …

本篇我们将系统讲解K-近邻算法（KNN），内容涵盖原理、数学公式、案例流程、代码实现和工程建议，适合新手和进阶者学习。

Feb 23, 2025 · K-Nearest Neighbors (KNN) 算法是一种简单且直观的监督学习方法，广泛用于分类和回归任务。 本报告将详细介绍KNN算法的入门步骤，包括其工作原理、实现过程以及注意 …