K 近邻分类器（最近邻分类器）-CSDN博客 本文深入解读了K近邻 (KNN)算法的基本原理，包括如何通过计算距离进行分类，其优点如健壮性和适用范围，以及如何通过Python实现分类过程。
K 近邻算法 - 菜鸟教程 K 近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称 KNN）是一种简单且常用的分类和回归算法。 K 近邻算法属于监督学习的一种，核心思想是通过计算待分类样本与训练集中各个样本的距离，找到距离最近的 K 个样本，然后根据这 K 个样本的类别或值来预测待分类样本的类别或值。
K 近邻分类器 此方法适用于简单的估计器以及嵌套对象（例如 Pipeline）。 后者具有 <component>__<parameter> 形式的参数，因此可以更新嵌套对象的每个组件。
K近邻算法详解（附带Python实例） - C语言中文网 一种最经典和最简单的有监督学习方法之一是 K 近邻（K-Nearest Neighbor，KNN）算法。 K 近邻算法是最简单的分类器，没有显式的学习过程或训练过程，属于懒惰学习（lazy learning）。 当对数据的分布只有很少或者没有任何先验知识时，K 近邻算法是一个不错的选择。