KNN流程图

KNN（K-Nearest Neighbors）是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归。其流程图主要包括以下步骤： 1. 选择K值：确定邻居的数量。 2. 计算距离：计算待分类样本与训练集中每个样本的距离。 3. 排序：根据距离对训练集进行排序。 4. 选择邻居：选取距离最近的K个样本作为邻居。 5. 投票：根据邻居的类别或属性值进行投票，得到最终结果。 KNN算法简单易懂，适用于小数据集和多分类问题。但计算量大，需要存储整个训练集。