k近邻算法是有监督还是无监督

摘要：k近邻算法是有监督学习算法。k近邻算法（K-NearestN...

k近邻算法是有监督学习算法。

k近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一种基础且常用的分类与回归方法。它基于实例的学习，或称为记忆型学习，是监督学习的一种。在分类任务中，KNN算法首先将新的观测值与训练集中的观测值进行比较，找出k个最相似（即特征空间中的距离最近）的训练观测值，然后预测新的观测值的类别为这k个训练观测值出现最多的类别。在回归任务中，新的观测值的预测值则为这k个训练观测值的均值。KNN算法的关键在于如何定义“最近”和选择合适的k值。

拓展资料：

1.算法流程：k近邻算法的流程主要包括三个步骤：计算待预测样本到每个训练样本的距离；根据距离的大小进行排序；选择距离最小的k个样本，根据这k个样本的类别进行投票，得票最多的类别即为预测结果。

2.度量方式：在k近邻算法中，计算“最近”通常采用欧氏距离，当然也可以采用其他距离度量方式，如曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦相似度等。

3.k值的选择：k值的选择对算法的结果有很大影响。k值太小，模型会过于复杂，容易过拟合；k值太大，模型会过于简单，容易欠拟合。k值的选择通常采用交叉验证的方式进行。

4.缺点：k近邻算法的主要缺点是计算量大，因为需要对所有训练样本进行计算；另外，它也缺乏一个明确的学习过程，所有的信息都依赖于训练数据。

5.适用场景：k近邻算法适用于分类和回归问题，特别适合小样本、非线性及高维模式识别。同时，它也常作为其他复杂算法的基准。

总的来说，k近邻算法是一种简单而有效的有监督学习方法，虽然存在计算量大等缺点，但在很多场景下都能得到不错的效果。