📚KNN算法及R语言实现 📊

大家好！今天来聊聊机器学习中的经典算法之一——K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）。简单来说，KNN是一种基于实例的学习方法，通过计算数据点之间的距离，将新样本分配到与其最接近的K个邻居所属的类别中。听起来是不是很直观？✨

那么问题来了，如何用R语言实现KNN呢？首先，你需要安装`class`包，它提供了`knn()`函数，非常方便！比如，我们可以用iris数据集来试试：

```r

library(class)

data(iris)

准备训练集和测试集

train <- iris[1:100, ]

test <- iris[101:150, ]

使用knn进行预测

result <- knn(train[, -5], test[, -5], train$Species, k = 5)

print(result)

```

是不是很简单？不过要注意，KNN对特征缩放敏感哦！所以记得先标准化你的数据哦～💡

希望这篇小科普对你有帮助！如果你喜欢这类内容，请点赞支持，也欢迎留言交流其他编程技巧！💬✨