KNN 算法原理详解：基于邻居的分类方法

KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种简单有效的分类算法，它利用已知类别样本数据集，对新的样本数据进行分类。它的分类方法是找到与新样本最近的 k 个已知类别样本，然后通过这 k 个样本的类别来预测新样本的类别。因此，KNN 算法是一种有监督学习算法，它不需要对数据进行模型训练，而是直接利用训练集进行分类。

KNN 算法的关键是如何计算样本之间的距离，一般采用欧氏距离、曼哈顿距离等方法来计算距离。

KNN 算法的优点：

• 简单易懂，易于实现。
• 不需要对数据进行模型训练，分类速度快。
• 对非线性数据具有较好的分类效果。

KNN 算法的缺点：

• 对样本数据集的大小非常敏感，样本数量过多会造成计算量过大。
• 对噪声数据敏感，容易受到异常值的干扰。
• 对样本数据的分布要求较高，如果样本数据分布不均匀，会影响分类结果。