knn是什么意思

KNN（KNearest Neighbors）是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归问题，它通过计算待预测样本与已知样本之间的距离，选取距离最近的K个邻居，并根据这K个邻居的标签或值进行预测。

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下面是关于KNN算法的详细说明：

1、基本原理：

KNN算法以样本之间的相似度度量为基础，根据已知样本对未知样本进行分类或回归。

对于分类问题，KNN算法将未知样本划分到与其最相似的K个邻居中出现次数最多的类别；对于回归问题，则取K个邻居的平均值作为预测结果。

2、步骤：

选择K值：确定K值，即选择多少个最近邻来进行预测。

计算距离：使用适当的距离度量方法（如欧氏距离、曼哈顿距离等），计算未知样本与所有已知样本之间的距离。

找到最近邻：选取距离最小的K个邻居。

决定类别或值：根据分类问题的规则（多数表决法、加权表决法等）或回归问题的均值规则，确定未知样本的类别或预测值。

3、特点：

非参数化：KNN算法不需要事先定义模型结构，而是基于数据驱动的方法进行决策。

懒惰学习：在训练阶段，KNN算法不构建任何模型，仅存储已知样本；在预测阶段，才根据距离计算来做出决策。

适用于非线性问题：由于KNN算法是基于实例的相似性度量，因此可以很好地解决非线性可分的问题。

高维数据敏感：由于需要计算距离，KNN算法在高维数据上的性能可能会下降，因为距离度量会受到影响。

4、优缺点：

优点：简单易用、无需训练阶段、适用于非线性问题、无数据假设限制。

缺点：计算复杂度高、内存消耗大、对特征缩放敏感、选择合适的K值困难、无法提供概率估计。

5、应用场景：

KNN算法广泛应用于文本分类、图像识别、推荐系统等领域。

在文本分类中，可以使用TFIDF等向量化方法将文本转化为向量，然后计算向量之间的距离进行分类。

在图像识别中，可以将图像像素值转化为向量，然后使用欧氏距离等度量方法计算相似度进行分类。

在推荐系统中，可以将用户和物品的特征向量进行比较，找到与目标用户最相似的物品进行推荐。

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