KNN算法

KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种基本且常用的监督学习算法，它既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。不过，KNN在分类问题中更为常见。以下是KNN算法的主要步骤和概念：
定义K值：
K值表示在预测时，我们考虑的“邻居”的数量。
选择合适的K值很重要，过小的K值可能导致过拟合，而过大的K值可能导致欠拟合。
距离度量：
在KNN中，我们需要定义一种距离度量方式来确定一个数据点与其他数据点之间的距离。
常用的距离度量方式包括欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。在大多数情况下，KNN使用欧氏距离。
训练过程：
KNN算法没有显式的训练过程，因为它不学习任何参数或模型。相反，它存储整个训练数据集。
预测过程：
对于一个新的数据点，KNN算法会计算它与训练数据集中所有点之间的距离。
选择距离最小的K个点作为“邻居”。
对于分类问题，根据邻居的类别进行投票，将新数据点预测为最常见的邻居类别。
对于回归问题，可以计算邻居的平均值或中位数来预测新数据点的值。
注意事项：
特征缩放（Feature Scaling）：在使用KNN之前，对特征进行缩放是很重要的，因为距离度量对特征的尺度很敏感。
维度灾难（Curse of Dimensionality）：当数据的维度很高时，计算距离可能会变得非常耗时，并且可能导致结果不准确。
K值选择：K值的选择对模型性能有很大影响，通常需要通过交叉验证等方法来确定最优的K值。
优点：
KNN算法简单易懂，易于实现。
它不需要训练过程，因此可以快速地进行预测。
KNN可以处理多分类问题。
缺点：
KNN对训练数据的规模很敏感，当训练数据很大时，计算距离可能会非常耗时。
KNN需要存储整个训练数据集，因此空间复杂度较高。
KNN对特征的尺度敏感，需要进行特征缩放。
K值的选择对模型性能有很大影响，而确定最优的K值通常需要额外的计算。