KNN（K-Nearest Neighbors）是一种简单却强大的机器学习算法，尤其适合初学者入门！它基于“物以类聚”的原理，通过计算数据点之间的距离来预测类别。🎯 基本概念：KNN的核心是找到与目标点最近的K个邻居，并根据这些邻居的多数类别进行分类或回归预测。💡 优点：实现简单、无需训练阶段、对异常值不敏感；同时，对于小规模数据集表现良好。然而，它的缺点也不容忽视——计算复杂度高、对特征缩放敏感、K值选择需谨慎。📊 实战应用：KNN广泛应用于图像识别、推荐系统和健康数据分析等领域。例如，在医疗领域，它能快速判断患者是否患有某种疾病，为医生提供辅助决策。✨ 总之，KNN虽非完美，但在特定场景下仍是不可替代的选择！💬 机器学习 KNN算法 数据科学
免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！
