KNN 算法的原理以及理解

 1算法原理 KNN，全称k-NearestNeighbor。 算法的核心思想是：未标记样本的类别由距离其最近的K个邻居投票来决定。 可解决分类或者回归问题。由其思想可以看出，KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类，而且在决策样本类别时，只参考样本周围k个“邻居”样本的所属类别。因此比较适合处理样本集存在较多重叠的场景，主要用于聚类分析、预测分析、文本分类、降维等，也常被认为是简单数据挖掘算

>>阅读原文<<