KNN近邻法分类

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KNN（K-Nearest Neighbors）是一种常用的基于实例的分类算法，它是一种简单而有效的监督学习方法。KNN算法的核心思想是：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。
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KNN算法的功能主要包括以下几点：

! }: x& _+ |) h: g! b1. 分类：KNN算法可以用于分类问题，即将一个未知样本分到已知类别中的某一类。根据样本在特征空间中的k个最近邻居的类别，通过多数投票的方式确定未知样本的类别。
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0 w$ \5 |/ [, {2 c9 z$ ]2. 回归：除了分类问题，KNN算法还可以应用于回归问题。在回归问题中，KNN算法通过对k个最近邻居的输出值进行加权平均来预测未知样本的输出值。
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7 V: N+ h+ I4 J* J0 |& U( Z/ }3. 简单易懂：KNN算法简单直观，易于理解和实现。它不需要训练阶段，仅需要保存训练集数据，因此适用于小规模数据集。

% R  P1 I9 I  `. I, B4. 非参数化：KNN算法是一种非参数化方法，不对数据分布做出任何假设。这使得KNN算法在处理非线性、复杂数据集时表现较好。
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5. 鲁棒性：KNN算法对异常值和噪声数据具有一定的鲁棒性，因为它是基于邻近的样本进行决策的，而不是依赖整体数据的分布情况。
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总的来说，KNN算法是一种简单而强大的分类和回归算法，适用于小规模数据集和非线性问题。它具有直观的思想和良好的鲁棒性，是机器学习领域中常用的算法之一。


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