3.16 ?? 解密KNN最近鄰分類算法的奧秘 KNN（K-Nearest Neighbors）是個厲害的算法，讓我們揭開它的神秘面紗，看看它是如何運作的！????♂??? **過程如下**： 1. 首先，我們要計算測試樣本和訓練樣本中每個樣本點之間的距離。這個距離可以用各種方式來衡量，比如歐式距離、曼哈頓距離等等。??? 2. 接下來，把上面計算得到的所有距離值進行排序，讓我們的數(shù)據(jù)有了條理。????? 3. 接著，我們選取前 k 個最小距離的樣本。這里的 k 是一個你可以調(diào)整的參數(shù)，它決定了我們要從鄰居中挑選多少個朋友來幫忙分類。?????? 4. 最后，根據(jù)這 k 個樣本的標簽，進行一場激烈的投票戰(zhàn)！每個樣本都投上自己的一票，最終得到的分類類別就是獲得最多選票的那一類。????? 就像在決定今晚吃什么外賣一樣，KNN也是靠身邊的鄰居們來幫忙決策的。不過要記住，選擇一個合適的 k 值和距離度量方法是至關重要的，它們決定了算法的性能和結果。所以，當你使用KNN時，要謹慎選擇這些參數(shù)，以確保你的模型表現(xiàn)出色！??????