knn算法属于监督学习算法吗？

Question

如题所述

Answer 1

knn算法是有监督机器学习算法。

knn算法的知识扩展：

邻近算法，或者说K最邻近分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。 所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。 近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法。 

KNN法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。

Answer 2

k最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）算法可以同时用作监督学习和无监督学习，具体取决于其使用方式。

1. 监督学习：在监督学习中，KNN通常被用作分类算法。给定一个带有标签的训练数据集，KNN可以用于对新的未标记数据进行分类。通过计算新数据点与训练数据点之间的距离，然后根据最近的k个邻居的多数投票来确定新数据点的类别。

2. 无监督学习： 在无监督学习中，KNN也可以用于聚类。当我们不知道数据点的标签时，KNN可以用于将数据点分组成具有相似特征的簇。在这种情况下，KNN被视为一种密度估计方法，用于确定数据点之间的紧密度。

因此，虽然KNN在分类问题中常被用作监督学习算法，但它的灵活性也使它可以用于一些无监督学习任务。