Jun 19, 2025 · 本篇我们将系统讲解K-近邻算法（KNN），内容涵盖原理、数学公式、案例流程、代码实现和工程建议，适合新手和进阶者学习。

KNN 和 K-means 的核心都是通过计算空间中点的距离来实现目的，只是他们的目的是不同的。 KNN 的最终目的是分类，而 K-means 的目的是给所有距离相近的点分配一个类别，也就是聚类。

K 近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称 KNN）是一种简单且常用的分类和回归算法。 K 近邻算法属于监督学习的一种，核心思想是通过计算待分类样本与训练集中各个样本的距离，找到距离最近的 K …

在 模式识别 领域中， 最近鄰居法 （KNN 算法，又譯 K-近邻算法）是一种用于 分类 和 回归 的 無母數統計 方法 [1]，由 美国 统计学家 伊芙琳·费克斯 和 小約瑟夫·霍奇斯 于1951年首次提出，后来由 托馬 …

KNN 算法是常用的机器学习分类与回归方法，适用于推荐系统、金融预测、文本分类等场景。 深入了解 KNN 原理、参数调优与 KNN 实际应用案例。

KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的 机器学习算法 之一。

k 近邻法 (k-nearest neighbor, k-NN） 是一种基本分类与回归方法。 是数据挖掘技术中原理最简单的算法之一，核心功能是解决有监督的分类问题。 KNN能够快速高效地解决建立在特殊数据集上的预测分 …

Aug 23, 2025 · When you want to classify a data point into a category like spam or not spam, the KNN algorithm looks at the K closest points in the dataset. These closest points are called neighbors.

Jun 23, 2024 · 本文详细介绍了KNN算法，包括其基本概念、核心思想、K值选择、优劣势以及在回归中的应用。 还涉及了距离指标的选择和基于KNN的分类器实现步骤。

^ a b Mirkes, Evgeny M.; KNN and Potential Energy: applet Archived 2012-01-19 at the Wayback Machine, University of Leicester, 2011 ^ Ramaswamy, Sridhar; Rastogi, Rajeev; Shim, Kyuseok …