K-最近邻居 (KNN) 算法
描述一个给定的算法可以用来解决问题的情况.
常见的情况是KNN可以在推平台上使用数据分类.让我们考虑一下一个音乐流媒体服务,其目的是为其每个注册用户创建个性化的播放列表.根据他们的听习惯和音乐偏好收集的数据,该平台计划使用KNN算法来建议每个用户可能喜欢的新歌曲.每个用户由他们的年龄,性别,最喜欢的类型,艺术家以及每天在平台上花费的平均数分钟等一组数据点 (特征) 代表.当用户登录他们的帐户时,系统需要生成符合他们的口味的推歌曲列表.KNN算法首先通过选择有关用户和其数据库中的所有其他用户的数据点之间的距离.它然后计算了用户与目标用户的距离 (即拥有最频繁的音乐,最接近的邻居).从此,KNN算法可以通过用户的个人记录来创建一个准确的播放列表,然后通过这个系统来计算每个用户的音乐和播放历史.