K近邻分类算法的Java实现是人工智能的一部分

文章结构概览

• KNN
  • • 基本概述
    • 核心特性
    • K值确定方法

  • 测试过程

  • • 规范条件
    • 具体实施
    • • 算法流程描述
      • Java语言实现代码
      • 程序执行结果

KNN

简介

KNN的完整名称为K Nearest Neighbors，意指K个最近邻。在该算法中，参数K的选择具有决定性意义。其核心思想在于，当需要对一个新样本x进行预测时，依据其周围最邻近的K个样本所属的类别，从而确定x应归属的类别。
以具体实例加以说明：
当设定K=3时，绿色圆点将被归类至红色三角形类别之中。
若将K调整为5，则绿色圆点则会被划归至蓝色方形类别。

距离计算公式：

特点

KNN属于一种非参数化的、惰性的算法模型。
**非参数