深入理解K近邻分类算法：机器学习100天系列（26）

欢迎来到《机器学习100天》系列的第26篇，今天我们聚焦于K近邻分类算法（k-Nearest Neighbor, KNN）。KNN是一种简单而有效的监督学习方法，广泛应用于模式识别和数据挖掘领域。

一、K近邻算法概述

K近邻算法是基于实例的学习方法之一，它通过测量不同特征值之间的距离来预测未知样本的类别。具体来说，对于一个待分类的新样本，算法会找到训练集中与其最相似的k个样本，并根据这些邻居的多数类别来决定新样本的类别归属。

例如，在下图中展示了二维平面上两个类别的分布情况，红色三角形代表类别0，蓝色正方形代表类别1。假设我们有一个绿色圆形的新样本需要分类。当设定k=3时，我们会选择距离绿色样本最近的三个点（用黑色圆圈表示），其中两个是红色三角形，一个是蓝色正方形。因此，根据多数投票原则，该绿色样本被归类为红色三角形所属的类别0。

KNN算法的核心在于计算测试样本与训练集中每个样本的距离，并选取距离最近的k个样本进行投票。然而，这种算法也存在一些局限性：

• 存储需求高：由于KNN在训练阶段不会构建模型，而是直接保存所有训练样本及其标签，因此对内存的要求较高。
• 计算复杂度大：在测试阶段，需要计算测试样本与每个训练样本之间的距离，这可能导致较高的时间复杂度，特别是在大规模数据集上。