KNN 和 K-means 的核心都是通过计算空间中点的距离来实现目的，只是他们的目的是不同的。 KNN 的最终目的是分类，而 K-means 的目的是给所有距离相近的点分配一个类别，也就是聚类。

K 近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称 KNN）是一种简单且常用的分类和回归算法。 K 近邻算法属于监督学习的一种，核心思想是通过计算待分类样本与训练集中各个样本的距离，找到距 …

Jun 19, 2025 · 本篇我们将系统讲解K-近邻算法（KNN），内容涵盖原理、数学公式、案例流程、代码实现和工程建议，适合新手和进阶者学习。

在 模式识别 领域中， 最近鄰居法 （KNN 算法，又譯 K-近邻算法）是一种用于 分类 和 回归 的 無母數統計 方法 [1]，由 美国 统计学家 伊芙琳·费克斯 和 小約瑟夫·霍奇斯 于1951年首次提 …

什么是 KNN 算法？ k 近邻 (KNN) 算法是一种非参数化的监督学习分类器，它利用邻近度来对单个数据点的分组进行分类或预测。 它是当今 机器学习 中使用得最广泛且也是最简便的分类与回 …

k 近邻法 (k-nearest neighbor, k-NN） 是一种基本分类与回归方法。 是数据挖掘技术中原理最简单的算法之一，核心功能是解决有监督的分类问题。 KNN能够快速高效地解决建立在特殊数据 …

Jun 23, 2024 · 本文详细介绍了KNN算法，包括其基本概念、核心思想、K值选择、优劣势以及在回归中的应用。 还涉及了距离指标的选择和基于KNN的分类器实现步骤。

k近邻算法（k-Nearest Neighbor，KNN）是一种基于特征空间相似度的分类算法，属于机器学习中最简单的算法之一。 其核心思想是：若某样本在特征空间中的k个最邻近样本多数属于某个类 …

邻近算法，或者说K最近邻 (K-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一，是著名的模式识别统计学方法，在机器学习分类算法中占有相当大的地位。

Oct 18, 2025 · 在 模式识别 领域中， 最近邻居法 （KNN 算法，又译 K-近邻算法）是一种用于 分类 和 回归 的 非参数统计 方法 [1]，由 美国 统计学家 伊芙琳·费克斯 和 小约瑟夫·霍奇斯 …