knn全称为相邻算法，或K最相邻分类算法K-NearestNeighbor，它是数据挖掘和分类技术中最简单的方法之一 。所谓的K最近的邻居意味着K最近的邻居，这意味着每个样本都可以代表最近的K相邻值 。近邻算法是对数据集中的每个记录进行分类的方法 。
knn算法的核心思想：
【knn是邻近算法,或者说K最邻近分类算法 knn是什么意思】如果特征空间中最相邻的K样本大多属于某一类别，则样本也属于该类别，并具有该类别中样本的特征 。在确定分类决策时，该方法或几个样本类别来确定待分类决策 。KNN在类别决策中，方法只与少量相邻样本有关 。由于KNN该方法主要依靠周围有限的相邻样本，而不是通过判断类域来确定类别 。因此，对于类域交叉或重叠较多的待分样本集，KNN该方法比其他方法更合适 。
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