论文研究-K最近邻算法理论与应用综述.pdf

k最近邻算法（kNN）是一个十分简单的分类算法，该算法包括两个步骤：（1）在给定的搜索训练集上按一定距离度量，寻找一个k的值。（2）在这个kNN算法当中，根据大多数分为一致的类来进行分类。kNN算法具有的非参数性质使其非常易于实现，并且它的分类误差受到贝叶斯误差的两倍的限制，因此，kNN算法仍然是模式分类的最受欢迎的选择。通过总结多篇使用了基于kNN算法的文献，详细阐述了每篇文献所使用的改进方法，并对其实验结果进行了分析；通过分析kNN算法在人脸识别、文字识别、医学图像处理等应用中取得的良好分类效果，对kNN算法的发展前景无比期待。