什么是K-最近邻居算法?
K-最近邻 (KNN) 算法是一个简单,易于实施的监督学习算法,可以用于解决分类和回归问题.它是一种基于内存的学习,其中一个对象由其最近的邻居的多数投票分类,该对象被分配到K最近的邻居中最常见的类.K是一个正整数,通常是小的,是用于确定对象的数量,这些邻居有助于分类或预测新的观察.KNN算法的理论是基于假设类似的东西存在于近距离,它运行在新观察和所有现有观察之间的距离的原则上,然后选择K-closest观察来计算预测.