K近邻算法：原理、步骤及优缺点

K近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN) 是一种简单而有效的分类算法。其核心思想是根据待分类样本与已知类别样本之间的相似性来预测待分类样本的类别。

以下是 K近邻算法的步骤：

1. 输入： 包括已知类别的训练集和待分类样本。
2. 计算距离： 计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离。常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
3. 选择邻居： 选择距离待分类样本最近的 k 个样本作为邻居。
4. 类别预测： 根据这 k 个邻居的类别标签，确定待分类样本的类别：如果多数邻居样本属于 A 类，则待分类样本也归为 A 类；如果多数邻居样本属于 B 类，则待分类样本归为 B 类。
5. 输出： 待分类样本的类别。

K近邻算法的优点是简单易懂，易于实现。但它也存在一些缺点：

• 计算开销大： 对于大规模数据集，计算所有样本之间的距离会消耗大量时间和计算资源。
• 对噪声敏感： 由于算法依赖于最近的邻居，如果训练集中存在噪声样本，可能会影响分类结果。
• 需要选择合适的 k 值： k 值的选择会影响算法的性能，需要根据实际情况进行调整。

尽管存在一些缺点，K近邻算法仍然在很多领域得到广泛应用，例如图像识别、文本分类、推荐系统等。