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在浩瀚的机器学习宇宙中，K-近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）如同一颗璀璨的明星，以其简洁直观的原理和广泛的应用范围，赢得了众多数据科学家的喜爱。今天，让我们一起揭开KNN的神秘面纱，深入探讨它的运作机制、优缺点、应用场景，以及如何在实际项目中灵活运用。
一、KNN算法初印象
K-近邻算法是一种基于实例的学习方法，它的工作原理非常直接：给定一个新的观测点，找出训练集中与其最相似的K个邻居，然后根据这些邻居的主要类别来预测新点的类别（在分类任务中），或者取邻居的平均值作为预测值（在回归任务中）。这里的“相似度”通常通过距离度量来定义，比如欧几里得距离或曼哈顿距离。
二、算法步骤
- 数据预处理：标准化或归一化特征，确保距离度量的公平性。
- 选择K值：K是一个超参数，决定了考虑多少邻居。较小的K值容易受到噪声影响，较大的K值则可能忽视局部信息。
- 计算距离：为每个训练样本与新样本计算距离。
- 寻找最近邻：选取距离最近的K个训练样本。
- 决策规则：分类任务中，选择K个邻居中最频繁出现的类别作为预测结果；回归任务中，