KNN算法解析（含练习代码）

简介：
本文章深入浅出地讲解了K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法的工作原理，并提供了相应的练习代码供读者实践。适合初学者入门学习。 KNN算法是一种用于对数据样本进行分类预测的机器学习方法。该算法通过计算新样本与现有历史样本之间的距离来确定其类别。具体步骤如下：首先，将新的样本点与其他所有已知样本点逐一比较，计算它们之间的距离；然后选取最近的k个邻居，并统计这k个邻居中各类别的频次；最后选择出现次数最多的分类作为该新数据点的预测结果。 在寻找最优参数时，可以采用网络搜索方法来手动设置不同的参数值范围。其中，“K”代表用于分类决策时考虑的距离最近的样本数量。通常情况下，在训练模型的过程中，我们会使用大约90%的数据集进行训练，并用剩余10%的数据来进行测试（注意：不同比例分配可能会影响算法性能评估的结果）。此外，数据集的划分通常是随机执行的。 机器学习中主要涉及两类参数：超参数和模型内部生成的参数。