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K-近鄰（KNN）算法的簡要介紹
日期：2022-09-04 00:59
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摘要：在軟件開發中，上海佳實電子科技有限公司會應用不同的算法，在算法介紹的過程中，小編通過介紹不同的算法來幫助廣大客戶選擇。
K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，這個算法一個比較經典的算法， 一般來說KNN算法是相對比較容易理解的算法之一
在軟件開發中，上海佳實電子科技有限公司會應用不同的算法，在算法介紹的過程中，小編通過介紹不同的算法來幫助廣大客戶選擇。
K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，這個算法一個比較經典的算法， 一般來說KNN算法是相對比較容易理解的算法之一。
- 定義
如果一個樣本在特征空間中的k個相似(即特征空間中鄰近)的樣本中的大多數屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別。
來源：KNN算法早期是由Cover和Hart提出的一種分類算法
- 距離公式
兩個樣本的距離可以通過歐式距離的公式進行計算。
KNN算法的優點：
- 簡單有效
- 訓練的代價低
- 適合類域交叉樣本
- 適合大樣本自動分類
