1. KNN算法概述

KNN算法基于一个简单的思想：相似的样本具有相似的类别。它通过计算新样本与训练集中各个样本的距离，并选择最近邻的K个样本来进行分类或回归。

2. 距离度量

在KNN算法中，距离度量是判断样本之间相似性的重要指标。常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离等。根据具体问题的特点和数据的属性，选择适当的距离度量方法非常重要。

3. K值选择

K值是KNN算法中的一个重要参数，它决定了用于分类或回归的邻居数量。选择合适的K值对于模型的性能至关重要。较小的K值会导致模型对噪声敏感，而较大的K值会导致模型过于保守。

4. 分类任务

在KNN算法中，分类任务是最常见的应用场景。当给定一个新样本时，KNN算法通过计算其与训练集样本的距离，并选取最近的K个邻居样本。然后，根据邻居样本的类别进行投票，将新样本归为票数最多的类别。

5. 回归任务

除了分类任务，KNN算法也可以应用于回归任务。在回归任务中，KNN算法计算新样本与训练集样本的距离，并选择最近的K个邻居样本。然后，根据邻居样本的数值进行加权平均，得到新样本的预测值。

6. KNN的优缺点

KNN算法的优点：

简单易理解，无需训练阶段。
能够处理多类别和多特征的问题。
在样本分布较为均匀的情况下表现良好。

KNN算法的缺点：

对于大规模数据集，计算样本之间的距离较为耗时。
对于高维数据，距离计算容易受到维度灾难的影响。
对于不平衡数据集，分类结果可能偏向于样本较多的类别。

7. KNN算法应用

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建KNN模型
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)

代码中，首先加载了一个经典的鸢尾花数据集（Iris），将数据集划分为训练集和测试集。然后创建一个KNN分类模型，并使用训练集进行训练。最后，使用测试集进行预测，并计算准确率来评估模型的性能。

K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）原理详解与应用

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