文章 "数据科学与机器学习（第 09 部分）：K-最近邻算法（KNN）"

MetaQuotes 2023.02.28 08:27

这是一种惰性算法，它不是基于训练数据集学习，而是以存储数据集替代，并在给定新样本时立即采取行动。尽管它很简单，但它能用于各种实际应用。

K-最近邻算法是一种非参数监督学习分类器，它运用邻近度对单个数据点的分组进行分类或预测。虽然此算法主要用于分类问题，但它也可解决回归问题。它通常作为分类算法，由于它假设数据集中的相似点可以在彼此的附近找到。 k-最近邻算法是监督机器学习中最简单的算法之一。我们将在本文中构筑我们的算法作为分类器。

kNN 算法