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人工智能和机器学习之分类算法：K 近邻算法（KNN）：

KNN 算法的优化技术

1 人工智能和机器学习之分类算法：K 近邻算法（KNN）

1.1 简介和基础概念

1.1.1 K 近邻算法的原理

K 近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种基于实例的学习方法，用于分

类和回归任务。其核心思想是：对于一个给定的样本，根据其在特征空间中最

近的 K 个邻居的类别来预测该样本的类别。KNN 算法的步骤如下：

1. 计算距离：计算待分类样本与训练集中的每个样本之间的距离。

2. 找到 K 个最近邻：从距离最近的样本中选择 K 个。

3. 投票分类：根据这 K 个最近邻的类别，采用多数表决的方式决定

待分类样本的类别。

1.1.2 KNN 算法在分类任务中的应用

KNN 算法在分类任务中非常直观，适用于多分类问题。例如，假设我们有

一组数据，其中每个样本都有多个特征，并且每个样本都属于一个已知的类别。

当我们得到一个新的样本时，我们可以通过计算它与训练集中每个样本的距离，

找到距离最近的 K 个样本，然后根据这 K 个样本的类别来预测新样本的类别。

1.1.2.1 示例代码

下面是一个使用 Python 和 scikit-learn 库实现 KNN 分类器的示例：

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

from sklearn.metrics import accuracy_score

#

加载数据集

iris = load_iris()

X = iris.data

y = iris.target

#

划分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

#

创建

KNN

分类器实例

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