KNN算法python源码

K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法是一种常用的分类和回归算法。在分类问题中，它通过计算样本与已知类别样本之间的距离，并选择最近的k个邻居来确定待分类样本所属的类别。在回归问题中，KNN算法通过计算最近的k个邻居的平均值或加权平均值来预测待预测样本的数值。 KNN算法的主要思想是“近朱者赤，近墨者黑”。即认为样本的类别或数值与其相邻的样本更为相似。通过计算样本之间的距离，KNN算法能够找到与待分类样本或待预测样本最接近的k个邻居，并根据这些邻居的类别或数值进行决策。 KNN算法的优点包括简单易实现、无需训练过程、适用于多分类和回归问题等。然而，KNN算法也存在一些缺点，如计算复杂度高、对于大规模数据集需要耗费较多的存储空间和计算时间、对于特征缩放敏感等。在使用Python实现KNN算法时，可以利用scikit-learn等机器学习库提供的相关类来简化开发过程。这些类提供了一系列参数和方法，可以根据实际需求进行调整和使用。通过准备数据、创建KNN对象、拟合数据和预测结果等步骤，可以完成KNN算法的实现，并获得分类或回归的结果。