k近邻算法代码java k近邻算法实现

K-近邻算法(K-NN)

在 k 近邻算法中常用的距离度量方式是欧式距离，也即 L2 距离， L2 距离计算公式如下：一般而言，k 值的大小对分类结果有着重大的影响。

kNN 的名字中虽然含有NN，但并不是我们常说的Neural Network神经网络。 kNN 英文全程 k - Nearest Neighbor， 中文名k近邻算法。

K-近邻(KNearestNeighbor，KNN)算法简介 ：对于一个未知的样本，我们可以根据离它最近的k个样本的类别来判断它的类别。

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1、K-MEANS算法：k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。

2、因此，如果K-Means聚类中选择欧几里德距离计算距离，数据集又出现了上面所述的情况，就一定要进行数据的标准化（normalization），即将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。

3、k-means是一个非监督算法，以前我们学的都是监督算法或者半监督算法，例如多元回归，贝叶斯判别，支持向量机，随机森林算法等。而这种距离算法则是非监督算法。

KNN算法,k近邻

算法的存储复杂度为O(n)，时间复杂度为O(n)，其中 n 为训练对象的数量。

KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。作为一种非参数的分类算法，K-近邻（KNN）算法是非常有效和容易实现的。

KNN 的计算过程是大量计算样本点之间的距离。为了减少计算距离次数，提升 KNN 的搜索效率，人们提出了 KD 树（K-Dimensional 的缩写）。KD 树是对数据点在 K 维空间中划分的一种数据结构。

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