K-Nearest Neighbors Algorithm
Posted Skye_Zhao
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了K-Nearest Neighbors Algorithm相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
K近邻算法。
KNN算法非常简单，非常有效。
KNN的模型表示是整个训练数据集。
对一个新的数据点进行了预测，通过对K个最类似的实例(邻居)的整个训练集进行搜索，并对这些K实例的输出变量进行汇总。对于回归问题，这可能是平均输出变量，用于分类问题，这可能是模式(或最常见的)类值。
诀窍在于如何确定数据实例之间的相似性。如果你的属性都是相同的比例(例如英寸)，最简单的方法就是使用Euclidean距离，你可以根据每个输入变量之间的差异直接计算一个数字。
KNN可能需要大量的内存或空间来存储所有数据，但只在需要时执行计算(或学习)，及时进行预测。你也可以更新和管理你的训练实例，以保持预测的准确性。
距离或接近的概念可以在非常高的维度(大量的输入变量)中分解，这会对算法在你的问题上的性能产生负面影响。这被称为维度的诅咒。它建议您只使用与预测输出变量最相关的输入变量。
以上是关于K-Nearest Neighbors Algorithm的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
k-Nearest Neighbors(KNN) k近邻算法
OpenCV学习4-----K-Nearest Neighbors（KNN）demo
数据标准化后如何使用 K-Nearest Neighbors (KNN) 模型进行预测 (Python)