KNN（K-Nearest Neighbors）是一种简单且强大的机器学习算法，广泛应用于分类与回归任务。它的核心思想是通过计算数据点之间的距离来判断类别归属。🔍
首先，了解KNN的工作机制至关重要。算法会根据用户指定的K值（最近邻居的数量），找出训练集中与目标点最接近的K个样本，然后通过投票或平均的方式决定目标点的类别或数值输出。🎯
实现KNN时，选择合适的距离度量方式（如欧氏距离、曼哈顿距离）和优化搜索策略（如KD树、球树）能显著提升效率。💡
最后，在实践中，KNN的优势在于无需复杂的模型训练过程，但其缺点也显而易见：对高维数据敏感、内存占用大等。因此，合理选择应用场景尤为重要。🧐
掌握KNN，开启你的机器学习之旅吧！💫
免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！
