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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 在文本分类中的应用
1 人工智能和机器学习之分类算法：K 近邻算法（KNN）在
文本分类中的应用
1.1 简介
1.1.1 K 近邻算法的历史背景
K 近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种基本的分类与回归方法，最早
由 Fix 和 Hodges 在 1951 年提出。它基于一个简单的思想：相似的实例应该有
相似的输出。在文本分类中，KNN 通过计算待分类文本与已知类别的文本之间
的相似度，来预测待分类文本的类别。
1.1.2 KNN 算法的基本概念
KNN 算法的核心是“近邻”概念，即在特征空间中，一个样本的邻居是离
它距离最近的 k 个样本。这里的 k 是一个正整数，是用户定义的参数。算法通
过测量不同特征值之间的距离进行分类。
1.1.3 KNN 算法的工作原理
1. 收集数据：获取训练数据集，通常包括已分类的文本实例。
2. 准备数据：将文本转换为数值特征向量，例如使用词袋模型或 TF-
IDF。
3. 选择 k 值：确定 k 的大小，k 值的选择对分类结果有重要影响。
4. 计算距离：对于待分类的文本，计算其与训练数据集中每个文本
的距离。
5. 找到 k 个最近邻：从距离最近的文本中选择 k 个。
6. 决策：根据这 k 个最近邻的类别，采用多数表决的方式决定待分
类文本的类别。
1.1.4 KNN 算法在文本分类中的重要性
在文本分类中，KNN 算法的非参数性质使其能够适应各种类型的文本数据，
无需对数据分布做出假设。此外，KNN 算法的实现相对简单，易于理解和应用，
特别适合于初学者和小规模数据集的分类任务。
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