kNN基础知识与分类原理

kNN 的懒惰学习方式挺有意思的，完全不用提前建模，等用的时候再动手计算，蛮适合懒人上手的。尤其多分类问题，起来还挺灵活。虽然对高维数据有点吃力，但只要你做了特征标准化，效果还是能看得过去的。

k 最近邻（kNN）算法的核心思想就一句话：邻居多的那一类，我就归那一类。听起来是不是挺朴素的？但它确实是机器学习里比较好懂的一种方法。不像那些一上来就要调参调半天的模型，kNN 干脆多了，直接把距离算出来，投票决定分类。

用 kNN 分类时，选 k 值是门学问。k 太小容易被噪声误导，太大又容易混进奇怪的邻居。建议你用交叉验证跑几组，找个表现最稳的 k 就行了。哦对，最好也试试加权投票，让近的邻居说话更有分量，分类准确率一般会更靠谱。

另外，高维数据里，kNN 计算量还真不小，每个点都要跟所有训练样本算距离。你可以用KD 树或者Ball Tree做加速，或者用些样本压缩方法减少数据量。不然真跑起来，挺吃机器的。

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• 最近邻算法 kNN：基础原理讲得蛮清楚
• KNN 分类算法源码：直接上手跑一跑
• Java 实现 KNN：适合 Java 党看看
• KNN 练习源码：适合做实验练练手
• 最近邻分类算法.ppt：图文并茂，看着轻松

如果你刚接触机器学习，或者想找个轻量点的分类算法练手，kNN 真的蛮不错的。记得数据预别偷懒，像标准化、特征选择这些，做对了才不会坑你。