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C/C++ 近邻KNN算法详解及源码
作者：在线问答5 | 2024-07-09 03:30:11
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C/C++ 近邻KNN算法详解及源码
近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基本的分类和回归算法。它的基本思想是使用已知类别的训练样本来预测新样本的类别。具体来说，对于一个未知类别的样本，KNN算法会找出与其最近的K个训练样本，然后根据这K个样本中占比最多的类别来预测该未知样本的类别。
近邻算法的优点包括：
- 简单直观：近邻算法的思想简单，易于理解和实现。
- 适用性广泛：近邻算法能够处理多类别问题，同时可以用于分类和回归任务。
- 非参数化：KNN算法无需对数据分布做任何假设，因此对数据没有任何要求。
近邻算法的缺点包括：
- 计算复杂度高：对于每个预测样本，需要计算它与所有训练样本之间的距离，因此算法的计算复杂度较高。
- 存储空间消耗大：KNN算法需要保存所有训练样本，因此当训练样本规模很大时，存储开销会比较大。
- 预测速度慢：由于需要计算与所有训练样本之间的距离，因此在预测阶段速度较慢。
以下是使用C语言实现近邻算法的示例代码：
#include <stdio.h>
#- 1
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