📚KNN算法：优点&缺点+原理+最优参数💡

KNN（K-Nearest Neighbors）是一种简单却强大的机器学习算法，广泛应用于分类与回归任务！🔍它的核心思想是基于数据点之间的距离，找到最近的K个邻居，然后根据多数投票或平均值来预测结果。🎯

优点👍：

1️⃣ 简单易懂，实现方便；

2️⃣ 对非线性数据有良好表现；

3️⃣ 不需要复杂的训练过程。

缺点👎：

1️⃣ 计算复杂度高，尤其当数据量大时；

2️⃣ 对异常值敏感；

3️⃣ 需要选择合适的K值和距离度量方式。

如何优化？✨

通过网格搜索或交叉验证调整K值，同时选择合适的距离公式（如欧氏距离）。此外，归一化数据能显著提升性能！📈

掌握KNN，你也可以轻松应对基础机器学习挑战啦！💪 机器学习 KNN算法 AI助手