knn k近邻算法

资 源 简 介

knn k近邻算法，可选择欧式距离或者曼哈顿距离

详 情 说 明

在机器学习中，knn k近邻算法是一种常见的监督学习算法。该算法的核心思想是通过寻找训练集中与测试实例最接近的k个邻居来进行分类或回归。其中，k值是一个重要的参数，需要根据具体情况进行调整。此外，knn算法还需要选择距离度量方式。常用的距离度量方式包括欧式距离和曼哈顿距离，两者的应用场景也有所差异。在选择距离度量方式时，需要考虑到数据特征的分布情况、噪声等因素，并进行合理的选择。