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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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