最近邻法和k-近邻法_最近邻算法和k最近邻的区别 😊
发布时间：2025-02-22 17:18:55来源：
最近邻法（Nearest Neighbor, NN）和K近邻法（K-Nearest Neighbors, KNN）是两种非常重要的分类算法，在机器学习领域占有重要地位。它们都属于监督学习算法，用于解决分类和回归问题。
最近邻法是一种简单的预测方法，其核心思想是对于一个新的样本点，找到训练集中距离它最近的一个样本点，并将该样本点的类别作为新样本点的预测结果。这种方法的优点在于实现简单，易于理解；缺点则是对噪声敏感，泛化能力较差。🔍
而K近邻法则是在最近邻的基础上做了改进，它会找出与新样本点最接近的K个训练样本点，然后根据这K个样本点的类别来决定新样本点的类别。通常情况下，我们会选择一个多数类作为预测结果。K值的选择非常重要，如果K太小，则模型容易过拟合；如果K太大，则模型可能欠拟合。因此，如何选择合适的K值是一个需要仔细考虑的问题。🎯
总的来说，最近邻法和K近邻法虽然都是基于相似性进行分类，但是它们在实际应用中的表现却有所不同，我们需要根据实际情况来选择合适的方法。👨💻👩💻
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