KNN算法在无人机姿态识别中的应用

KNN算法是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归。在预测时，需要将新样本的特征提取出来，并计算它与训练数据集中各个样本之间的距离。然后，选择K个距离最近的样本，根据这K个样本的类别进行投票，将新样本归为投票结果最多的类别。最终，就可以对新样本进行姿势识别。

需要注意的是，KNN算法的性能受到K值的影响。如果K值太小，可能会导致过拟合，如果K值太大，可能会导致欠拟合。因此，在实际应用中，需要通过交叉验证等方法来选择合适的K值，以达到最佳的分类效果。

参考文献：

'无人机姿态识别研究综述'[J].计算机工程与应用.2020,56(16):173-180.