【机器学习】通俗的k-近邻算法算法解析和应用

文章目录
1 概述
2 KNN 场景
3 KNN 原理
4 实例：改进约会网站的配对效果
5 算法总结
6 KNN算法的优缺点
7 图像分类应用

1 概述

k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。

一句话总结: 近朱者赤近墨者黑！

k 近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k 近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其 k 个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。因此，k近邻算法不具有显式的学习过程。

k 近邻算法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型”。 k值的选择、距离度量以及分类决策规则是k近邻算法的三个基本要素。

2 KNN 场景

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1 概述

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