📚 kNN算法基本原理与Python代码实践 🌟
发布时间：2025-03-20 20:48:08来源：
kNN（K-Nearest Neighbors）是一种简单且强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务中。它的核心思想是通过测量不同样本之间的距离来判断它们的相似性，并基于“近朱者赤”的原则进行预测。简单来说，就是找到数据集中与目标点最接近的K个邻居，然后根据这些邻居的类别或值来决定目标点的输出。
那么，如何用Python实现呢？首先，你需要准备一个数据集，比如经典的Iris花卉数据集。接着，使用`sklearn`库加载数据并划分训练集与测试集。接下来，利用欧氏距离或其他距离公式计算每个样本与其他样本的距离，排序后选取最近的K个邻居。最后，通过投票法（分类任务）或平均法（回归任务）完成预测！
💡 小贴士：选择合适的K值至关重要！过小可能导致过拟合，过大则可能欠拟合。尝试用交叉验证调整参数吧！💪
快拿起你的笔记本，一起探索这个有趣的算法吧！💻🔥
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