在 模式识别 领域中， 最近鄰居法 （KNN 算法，又譯 K-近邻算法）是一种用于 分类 和 回归 的 無母數統計 方法 [1]，由 美国 统计学家 伊芙琳·费克斯 和 小約瑟夫·霍奇斯 于1951年首次提出，后来由 托馬 …

K 近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称 KNN）是一种简单且常用的分类和回归算法。 K 近邻算法属于监督学习的一种，核心思想是通过计算待分类样本与训练集中各个样本的距离，找到距离最近的 K …

KNN 和 K-means 的核心都是通过计算空间中点的距离来实现目的，只是他们的目的是不同的。 KNN 的最终目的是分类，而 K-means 的目的是给所有距离相近的点分配一个类别，也就是聚类。

文章浏览阅读1k次，点赞13次，收藏17次。本文深入解析了KNN算法的核心原理与应用。KNN通过计算样本距离实现分类（投票）和回归（平均），关键点包括距离度量选择、K值确定和特征标准化。虽 …

k 近邻 (KNN) 算法是一种非参数化的监督学习分类器，它利用邻近度来对单个数据点的分组进行分类或预测。 它是当今 机器学习 中使用得最广泛且也是最简便的分类与回归分类器之一。

k近邻算法（k-Nearest Neighbor，KNN）是一种基于特征空间相似度的分类算法，属于机器学习中最简单的算法之一。 其核心思想是：若某样本在特征空间中的k个最邻近样本多数属于某个类别，则该样本 …

^ a b Mirkes, Evgeny M.; KNN and Potential Energy: applet Archived 2012-01-19 at the Wayback Machine, University of Leicester, 2011 ^ Ramaswamy, Sridhar; Rastogi, Rajeev; Shim, Kyuseok …

Nov 20, 2024 · k-近邻算法（KNN）作为一种经典的机器学习算法，以其简单易懂和直观的特性，广泛应用于多个领域，包括图像识别、推荐系统和医疗诊断等。

Dec 23, 2025 · When you want to classify a data point into a category like spam or not spam, the KNN algorithm looks at the K closest points in the dataset. These closest points are called neighbors.

kNN 又称为 k 最近邻算法，是一种 Machine Learning 算法，会使用临近度来将一个数据点与训练时所使用并已记住的一个数据集进行对比，从而做出预测。 这种基于实例的学习使 kNN 赢得了“惰性学习” …