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KNN（聚类）的原理是什么？

人工智能1000问 📅 ✍ 👁 2025年9月10日 💬 0 评论
KNN（K近邻）是按待测样本最近邻的类别归属做出预测的基于实例学习方法，其核心构成包括按场景选取距离计算方式、统计最近的K个邻居与按多数票确定类别，解决的是无需训练即可快速完成分类判断的问题，并不解决样本规模扩大后预测开销高的问题。

KNN（K近邻）是按待测样本最近邻的类别归属做出预测的基于实例学习方法，其核心构成包括按场景选取距离计算方式、统计最近的K个邻居与按多数票确定类别，解决的是无需训练即可快速完成分类判断的问题，并不解决样本规模扩大后预测开销高的问题。

计算步骤

根据场景，选取距离计算方式，计算待分类物体与其他物体之间的距离；

统计距离最近的K个邻居；

对于K个最近的邻居，所占数量最多的类别，预测为该分类对象的类别。

🏷 标签 KNN（聚类）
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