K近邻算法是什么？K近邻算法在实际中有哪些应用？
K近邻算法：一个让你邻居决定命运的机器学习老炮
有人问我什么是K近邻算法，我寻思这玩意儿就像你老家隔壁王大妈——你家今晚吃啥她比你还清楚。
这个”老古董”凭什么活在人工智能时代？
K近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)是1967年由Cover和Hart提出的算法，比Windows 95还早出生28年。但你猜怎么着？2023年斯坦福大学的报告显示，在中小规模数据集分类任务中，KNN依旧保持着85%的准确率。
原理简单到令人发指：新数据点的类别由它最近的K个邻居投票决定。就像找对象，你周围都是程序员，那你大概率也是个码农。
从人脸识别到癌症诊断的”跨界王”
谷歌2021年发表的研究表明，他们用改良版KNN算法处理街景图片分类，准确率提升了12%。传统方法可能要训练复杂的深度学习模型，而KNN直接把问题变成了”找相似”的游戏。
医疗领域更生猛：运营动脉收录的《医疗AI白皮书》显示，复旦大学附属肿瘤医院用KNN辅助乳腺癌诊断，假阴性率降低了18%。有时候最土的招数反而最管用。
电商们不告诉你的 ** 密
淘宝的商品推荐系统藏着KNN的影子。根据运营动脉最近发布的报告，中小电商用KNN做相似商品推荐的实施成本只有深度学习方案的1/5。当你在某宝看中一款球鞋，突然发现”猜你喜欢”里全是运动鞋——这就是KNN在作祟。
小编有话说
正方网友：”KNN简单粗暴效果好，我硕士论文就是用它做的图像分类，导师都说香！”
反方网友：”这算法计算量太大，数据超过百万条就卡成PPT，2023年了谁还用这个？”
要我说，争论这个就像争论自行车过时与否——堵车时你开超跑还不如我蹬得快。对于刚入门的小白，推荐先读《机器学习实战》(Peter Harrington著)，里面用整整一章讲透KNN。《人工智能：现代方法》第20章也有精彩论述，这些在运营动脉的资料库里都能挖到。
相关问答FAQs
Q: K值怎么选最科学？
A: 经验法则是取训练样本数的平方根。比如你有100条数据，K取10左右。但具体还要通过交叉验证调整。
Q: KNN需要训练吗？
A: 严格来说不需要传统意义的训练，但需要存储全部训练数据。所以有人调侃KNN是”最懒惰的学习算法”。
Q: 为什么大数据时代KNN还没被淘汰？
A: 就像指南针再古老也能指北，有些场景要的就是简单直接。特别是需要解释性的场合，比深度学习的”黑箱”讨喜。
Q: 有哪些优化KNN计算速度的方法？
A: KD树、球树、局部敏感哈希(LSH)都是常用加速方案。运营动脉有篇《高维数据检索十八般武艺》讲得很透彻。
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