一句话总结kNN算法

核心:模板匹配,将样本分到离它最相似的样本所属的类。

kNN算法本质上使用了模板匹配的思想。要确定一个样本的类别,可以计算它与所有训练样本的距离,然后找出和该样本最接近的k个样本,统计这些样本的类别进行投票,票数最多的那个类就是分类结果。下图是kNN算法的示意图:

在上图中有红色和绿色两类样本。对于待分类样本即图中的黑色点,寻找离该样本最近的一部分训练样本,在图中是以这个矩形样本为圆心的某一圆范围内的所有样本。然后统计这些样本所属的类别,在这里红色点有12个,圆形有2个,因此把这个样本判定为红色这一类。

kNN算法是一种判别模型,即支持分类问题,也支持回归问题,是一种非线性模型。它天然的支持多分类问题。kNN算法没有训练过程,是一种基于实例的算法。

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