K-最近邻居算法
描述下列计算机算法的目的
根据其与已知和标记数据点相似性进行分类,K-nearest Neighbor (KNN) 算法是用来分类新数据点的.它是一种监督式机器学习算法,可以用于解决分类和回归问题.在分类问题的情况下,KNN算法通过找到K-nearest标记数据点 (或"邻居") 给新的,未标记数据点.然后,它将这些K邻居中最常见的标签分配给新的数据点.在回归问题中,算法同样工作,但它利用K最近邻居中目标变量的平均值来预测新数据点的价值.数据点之间的距离可计算在欧克里德数据距离或回归问题.由于KNN算法可以实现Kn数据的执行,它可以在计算数据点和KN数据点之间较大的距离,因此它需要更高的计算效果.除了使用新的数据点和更大的数据点之间的选择,它可以在其他应用中产生更高的价值.