📚KNN算法原理 🧠

KNN（K-Nearest Neighbors）是一种简单但强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务中。它的核心思想是：“物以类聚，人以群分。” 😊

首先，KNN通过计算待预测样本与训练集中所有样本的距离（如欧氏距离），找到距离最近的K个邻居。然后，对于分类问题，选择这K个邻居中出现频率最高的类别作为预测结果；对于回归问题，则取这些邻居的平均值作为输出。简单来说，就是“跟着大多数邻居走”！🎯

不过，KNN也有自己的小缺点。比如，当数据量较大时，计算效率可能会变低，因为它需要逐一计算距离。此外，对特征尺度敏感，因此通常需要对数据进行归一化处理。💡

尽管如此，KNN因其易实现、适用性强的特点，依然是初学者入门机器学习的好伙伴！✨

机器学习 KNN算法 人工智能

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