KNN 算法的原理以及理解

 1算法原理 KNN，全稱k-NearestNeighbor。 算法的核心思想是：未標記樣本的類別由距離其最近的K個鄰居投票來決定。 可解決分類或者回歸問題。由其思想可以看出，KNN是通過測量不同特徵值之間的距離進行分類，而且在決策樣本類別時，只參考樣本週圍k個「鄰居」樣本的所屬類別。因此比較適合處理樣本集存在較多重疊的場景，主要用於聚類分析、預測分析、文本分類、降維等，也常被認爲是簡單數據挖掘算

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