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🌹近邻算法
🌹近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种经典的监督学习算法，常用于分类和回归问题。它的原理相对简单，容易理解和实现。
🌹KNN算法的基本思想是：对于一个未知样本，根据其特征与其最接近的K个已知样本进行投票或者计算平均值，来确定其标签或数值。
🌹以下是KNN算法的步骤：
💥1. 加载数据集： 将已标记的训练样本集加载到内存中。
💥2. 特征标准化： 使用合适的特征标准化方法，如Z-Score或MinMax方法，将样本特征进行标准化处理，使其具有相同的尺度。
💥3. 计算距离： 对于未知样本，计算其与训练集中每个已知样本之间的距离。常见的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。
💥4. 选择K值： 选择一个合适的K值，表示在预测时要考虑的最近邻样本的个数。
💥5. 确定最近邻： 根据距离计算结果，选择与未知样本最近的K个样本。
💥6. 投票或计算平均值： 根据K个最近邻样本的标签或数值，进行投票或计算平均值来确定未知样本的标签或数值。
💥7. 输出结果： 将预测结果返回。
🌹KNN算法的优点包括简单易懂、易于实现和适用于多类别问题，然而，它也存在一些缺点，比如对大规模数据集计算距离的复杂度较高，需要较多的计算资源。此外，KNN算法对样本特征的尺度敏感，需要进行特征标准化预处理。
🌹总之，KNN算法是一种基本的分类与回归算法，适用于简单的数据集和问题。在实际应用中，我们可以通过调整K值、选择合适的距离度量等方法来改进算法性能。
