📚KNN分类算法 & Python代码实现 🌟
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2025-03-13 11:02:49
摘要 数据挖掘的世界里，KNN（K-Nearest Neighbors）算法就像一位耐心的向导，用最直观的方式帮助我们解决分类问题。简单来说，KNN通过计算待预...
数据挖掘的世界里，KNN（K-Nearest Neighbors）算法就像一位耐心的向导，用最直观的方式帮助我们解决分类问题。简单来说，KNN通过计算待预测样本与已知类别样本的距离，选取距离最近的K个邻居，并以多数类作为预测结果。它像一个“投票机制”，简单却高效！
💡 KNN的核心在于距离公式的选择（如欧氏距离或曼哈顿距离），以及K值的设定。当K值较小时，模型容易过拟合；而K值过大时，可能会忽略局部特征。因此，合理选择K值至关重要。
🌟 下面是用Python实现KNN的小示例：
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
加载数据集
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2)
创建KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
预测
predictions = knn.predict(X_test)
print("预测结果:", predictions)
```
🔍 KNN虽然经典，但并非万能。它对大规模数据集效率较低，且对噪声敏感。不过，作为入门算法，它无疑是通往机器学习世界的绝佳起点！💪
🎯 一起探索更多算法吧！✨
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