人工智能AI面试题-3.16解密KNN最近邻分类算法的奥秘

3.16 👾 解密KNN最近邻分类算法的奥秘 KNN（K-Nearest Neighbors）是个厉害的算法，让我们揭开它的神秘面纱，看看它是如何运作的！🕵️‍♂️🔍 **过程如下**： 1. 首先，我们要计算测试样本和训练样本中每个样本点之间的距离。这个距离可以用各种方式来衡量，比如欧式距离、曼哈顿距离等等。📏✨ 2. 接下来，把上面计算得到的所有距离值进行排序，让我们的数据有了条理。🗃️📈 3. 接着，我们选取前 k 个最小距离的样本。这里的 k 是一个你可以调整的参数，它决定了我们要从邻居中挑选多少个朋友来帮忙分类。👫👫👫 4. 最后，根据这 k 个样本的标签，进行一场激烈的投票战！每个样本都投上自己的一票，最终得到的分类类别就是获得最多选票的那一类。🗳️🏆 就像在决定今晚吃什么外卖一样，KNN也是靠身边的邻居们来帮忙决策的。不过要记住，选择一个合适的 k 值和距离度量方法是至关重要的，它们决定了算法的性能和结果。所以，当你使用KNN时，要谨慎选择这些参数，以确保你的模型表现出色！🍕🍔🥡