Knn是什麼意思

KNN是「K近鄰法」（K-Nearest Neighbors）的縮寫，它是一種常見的機器學習算法，屬於「非參數學習」（non-parametric learning）的範疇。KNN算法用於分類和回歸問題，但在分類問題上應用得更多。

KNN算法的基本思想是：給定一個樣本數據集，對新的樣本點，在訓練集中找到與該樣本點最鄰近的K個樣本點（即K近鄰），這K個樣本點的類別（在分類問題中）或屬性（在回歸問題中）會對新樣本點的類別或屬性產生影響。通常，這K個樣本點中出現次數最多的類別或平均值會被作為新樣本點的類別或屬性。

KNN算法的優點是不需要對數據進行任何預處理，如數據標準化或數據歸一化，因為它直接在原空間中運行。此外，KNN算法對噪音數據有一定的容忍度，因為它只考慮最近的鄰居，而不考慮整個數據集。

KNN算法的缺點是計算複雜度較高，因為它需要對每個樣本點進行評估。此外，KNN算法的性能取決於K值的選擇，K值太小會導致過擬合，K值太大會導致泛化能力下降。因此，選擇一個適當的K值是KNN算法成功應用的重要因素。