KNN（K-Nearest Neighbors）是一种简单且实用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务中。它的核心思想是：一个样本的数据类别由其最邻近的K个邻居决定。🧐
首先，我们需要计算待预测样本与训练集中所有样本的距离。常见的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。接着，选择距离最近的K个点，并根据这些点的多数类别作为预测结果。如果用于分类任务，则取频率最高的类别；如果是回归任务，则取平均值。🎯
实现KNN并不复杂，但需要关注一些细节。例如，特征缩放很重要，因为不同特征可能具有不同的量纲。此外，K值的选择也至关重要——较小的K容易过拟合，而较大的K可能导致欠拟合。因此，通常通过交叉验证来确定最优的K值。🔍
尽管KNN算法易于理解与实现，但它也有局限性，比如对大规模数据集效率较低，且对噪声敏感。不过，在小规模或特定场景下，它依然是一款强大的工具！💪
机器学习 KNN算法 数据科学 💻✨