视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（2）-KNN学习算法
视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（2）-KNN学习算法
- 1. KNN学习算法
- 2. Matlab仿真
- 3. 仿真结果
- 4. 小结
1. KNN学习算法
KNN（K-Nearest Neighbor）算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。
具体思路为：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。也就是说，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。
一般来说，KNN分类算法的计算过程：
1）计算待分类点与已知类别的点之间的距离
2）按照距离递增次序排序
3）选取与待分类点距离最小的K个点
4）确定前K个点所在类别的出现次数
5）返回前K个点出现次数最高的类别作为待分类点的预测分类
2. Matlab仿真
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