K-Nearest neighbour

资 源 简 介

K-Nearest neighbour algorithm

详 情 说 明

在机器学习中，K-最近邻算法是一种常用的分类和回归算法。该算法通过计算目标样本与训练样本之间的距离，然后选择距离目标样本最近的K个训练样本，根据它们的标签进行分类或回归预测。K-最近邻算法适用于具有明显类别的数据集，但在处理高维数据时可能会受到维数灾难的影响。因此，研究人员已经提出了许多改进算法，如基于核函数的最近邻算法和局部加权最近邻算法。