最近邻域法 (KNN) - 详解及优缺点

最近邻域法 (KNN) 是一种常见的分类算法，其基本思想是将待分类样本与已知类别的样本进行比较，找出最相似的样本，并将待分类样本分类为与最相似样本同类别。

具体实现步骤如下：

1. 计算待分类样本与已知类别样本之间的距离（通常使用欧氏距离或曼哈顿距离等）。

2. 找出距离待分类样本最近的 K 个已知类别样本，称为最近邻样本。

3. 统计最近邻样本中各类别出现的次数，将待分类样本分类为出现次数最多的类别。

KNN 算法的优点是简单易懂、易于实现，且在小数据集上表现良好。但是在大数据集上计算距离的时间复杂度较高，且对于非线性可分的数据集效果不佳。因此，在实际应用中需要根据具体问题选择合适的分类算法。