2025年1月29日 · K-Nearest Neighbors (KNN) is a classification algorithm that predicts the category of a new data point based on the majority class of its K closest neighbors in the training dataset, utilizing distance metrics like Euclidean, Manhattan, and …

2024年6月22日 · 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。

2025年2月18日 · 本文深入浅出地介绍了 K-最近邻（KNN）算法的基本原理，包括如何通过计算数据点之间的距离来选择最近邻，并根据多数投票（分类）或平均值（回归）的方式进行预测。 同时，文章还讨论了 KNN 的优缺点及其在手写识别、推荐系统和医学诊断等领域的应用，并通过 Python 案例展示了如何利用 scikit-learn 库实现 KNN 分类和回归，适合初学者快速入门机器学习实 …

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集上的预测分类问题，但其不产生模型，因此算法准确 性并不具备强可推广性。 k近邻法 的输入为实例的特征向量，对应与特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。 k近邻法 三个基本要素： k 值的选择、距离度量及分类决策规则。 参见. 其中， x_i 为实例的特征向量， y_i 为实例的类 …

邻近算法，或者说K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一，是著名的模式识别统计学方法，在机器学习分类算法中占有相当大的地位。

2021年7月8日 · kNN （k- Nearest Neighbor）即 k-近邻算法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的 机器学习 算法 之一。 该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 如果觉得AI学习枯燥，可以选择看一下这个老哥做的网站，趣味 …

而向量检索就是在一个给定向量数据集中，按照某种度量方式，检索出与查询向量相近的K个向量（K-Nearest Neighbor， KNN），但由于KNN计算量过大，我们通常只关注近似近邻（Approximate Nearest Neighbor， ANN）问题。 常见的向量度量有四种： 欧式距离 、 余弦 、内积、 海明距离. 不同的度量方式对应不同的场景，通常欧式距离用于图片检索，余弦用于人脸识别，内积多用于推荐，海明距离由于向量比较小，通常用于大规模视频检索场景。 有了度量 …

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，找到距离最近的 K 个样本，然后根据这 K 个样本的类别或值来预测待分类样本的类别或值。 KNN 算法的基本原理可以概括为以下几个步骤： 计算距离：计算待分类样本与训练集中每个样本的距离。 常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。 选择 K 个最近邻：根据计算出的距离，选择距离 …

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年首次提出，后来由 托馬斯·寇弗 （英语：Thomas M. Cover） 扩展。 在这两种情况下，输入包含 特徵空間 中的 k 个最接近的训练样本。 在 k-NN分类 中，输出是一个分类族群。 一个对象的分类是由其邻居的“多数表决”确定的， k 个最近邻居（k 为正 整数，通常较小）中最常见的分类决定了赋予该对象 …

2024年11月20日 · k-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基于实例的学习方法，其核心思想是通过比较待分类样本与训练集中样本之间的相似性来进行分类或回归。以下将详细阐述k-近邻算法的基本原理，包括其工作机制、距离度量、k值的选择以及优缺点。