最近邻原子数怎么计算 KNN算法，k近邻？

K近邻分类算法是一种理论上比较成熟的分类方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思想是：如果特征空间中k个最相似的样本大部分属于某一类别，则该样本也属于该类别。

KNN算法，k近邻？

KNN算法不仅可用于分类，也可用于回归。

当数据标签是连续变量而不是离散变量时，将找到样本的k个最近邻，并计算最近邻的特征平均值。

在Python中，我们不仅提供了KNN分类算法的API，还提供了KNN回归算法的API

k-最近邻（KNN）分类算法，这是一种理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思想是：如果特征空间中k个最相似的样本大部分属于某一类别，则该样本也属于该类别。

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