K最近邻K-nearest neighbor，KNN

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原理简述

训练模型后，输入新的数据，根据附近几个点属于哪一类，来判断输入数据属于哪一类

核心

k值——纳入多少个最近点，取k值基于交叉验证法，从最小的k值取起逐渐增加，直到误差最小

判断输入点和已有点的距离的算法

  • 欧几里得距离
  • 曼哈顿距离
  • 马氏距离（首选），标准化后的欧几里得距离

KNN适用场景

数据量小
对异常值不敏感