本实验报告详细探讨了K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法在不同数据集上的应用效果。通过对比不同参数设置下的模型性能，分析了K值选择对分类准确率的影响，并提出优化建议。
KNN算法实验报告
一. 试验原理
K最近邻（k-Nearest Neighbor, KNN）分类算法是一个理论上成熟的方法之一，并且是机器学习中最简单的算法之一。
该方法的核心思想为：如果一个样本在特征空间中的k个最相似的（即距离最近的）样本中大多数属于某一个类别，则这个新样本也归为此类。KNN算法所选择的邻居都是已经正确分类的对象，它只依据邻近的一个或几个样本来决定待分样本所属的类别。
该方法的主要优点是对于类域交叉或重叠较多的情况比较适用，并且能够用于回归分析。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居属性平均值赋给这个新样本就可以得到它的属性；或者给予不同距离的邻居不同的权重（如与目标点的距离成反比），来改进预测效果。
然而KNN算法也有不足之处：当数据类别不平衡时可能会导致误分。另外计算量较大是该方法的一个缺点，因为对每一个待分类文本都要计算它到全体已知样本的距离才能确定它的k个最近邻点。为了提高效率可以采用剪辑技术去除不重要的样本。
二. 试验步骤
根据上述描述，结合反余弦匹配和KNN的过程可分解为以下几步：
1． 计算出待分类数据与所有训练集数据之间的距离。
2． 找到k个最近的邻居。
3． 统计这k个邻居中大多数属于哪一类。
4. 将该类作为新样本所属类别。
三. 注意事项
KNN算法实现时需要注意以下几点：
1. 使用TreeMap>来保存测试集和训练集的数据结构；
2. 每个文件的key应设置为“类目_文件名”以避免同名不同内容的问题。
3. 设置合理的JAVA参数，防止内存溢出错误。
四. 代码
此处略去具体Java实现细节。
5星
