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文档摘要

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破局样本失衡：KNN分类算法的优化与重生

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，机器学习作为处理和分析这些海量数据的关键技术，发挥着日益重要的作用。KNN算法作为机器学习领域中一种经典且基础的算法，以其简单直观的原理和广泛的适用性，在众多领域得到了广泛应用。它基于“物以类聚”的朴素思想，假设在特征空间中，距离相近的样本具有相似的类别标签，通过计算待分类样本与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的K个邻居样本，依据这些邻居样本的类别投票结果来确定待分类样本的类别。这种无需预先训练模型、直接利用训练数据进行分类决策的方式，使得KNN算法在处理非线性