Knn意思

KNN是英文"K-Nearest Neighbors"的縮寫，它是一種 supervised learning（監督學習）算法，用於分類和回歸問題。在分類問題中，KNN算法通過找出訓練集中特徵空間中最近的K個鄰居（即K個最相似的樣本）來確定新樣本的類別。

KNN算法的工作原理非常直觀：

準備數據：收集和預處理數據，包括特徵變數（輸入變數）和目標變數（輸出變數）。
計算距離：對於新的數據點，計算它與所有訓練數據點的距離。距離的計算可以使用歐氏距離、曼哈頓距離或者其他合適的方法。
選擇K值：K是一個需要事先選擇的參數，它表示要考慮的最近鄰居的數量。K值的選擇對結果有重要影響。
決定類別：根據距離，從最近的K個鄰居中選擇多數類作為新數據的類別。如果K=1，那麼新數據的類別就是它唯一最近的鄰居的類別。
評估和調優：使用交叉驗證和錯誤率來評估模型，並調整參數以提高性能。

KNN算法的優點包括：

簡單易懂，易於實現。
不需要訓練參數，因此可以處理大規模數據集。
對異常值不敏感。
可以處理多類分類問題。

缺點包括：

計算複雜度高，因為需要計算新數據點與所有訓練數據點的距離。
對於數值型數據，需要進行數據標準化以避免量綱影響。
K值的選擇對結果有顯著影響，需要手動調參。

KNN算法在許多領域都有套用，如模式識別、生物信息學、市場分析等。