作者：宰季枝 | 发布日期：2022-09-17 13:42:23
k近邻法（k-nearest neighbor, kNN）给定测试实例，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个实例点，然后基于这k个最近邻的信息来进行预测。通常，k近邻算法是一种基本分类和回归方法. 原理：K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。如上，有两类不同的样本数据，分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示，而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据。这也就是我们的目的，来了一个新的数据点，我要得到它的类别是什么？好的
【MATLAB程序设计】56集全！从基础语法到高级应用，一步步指导你入门，让你快速上手MATLAB程，解决各种数据分析难题！MATLAB程序设计利用KNN(K近邻算法)进行花瓣分类，将学的以下6个知识点： 1、如何使用jupyter进行python程2、如何利用KNN进行多特征数据分类3、如何加载方提供数据集4、如何输出方数据集的描述信息5、数据描述是如何以字典
KNN算法的主要应用场景包括以下几个方面： 图像分类KNN算法可以用于图像分类，比如识别脸、车牌等。文本分类KNN算法可以用于文本分类，比如垃圾邮件过滤、情感分析等。推荐系统KNN算法可以用于推荐系统，比如根据用户的历史行为推荐商品、音乐等。数据掘KNN算法可以用于数据掘，比如寻找异常值、聚类等。生物信息学KNN算法可以用于生物信息学，比如基因分类、蛋白质分类等。财务分析