其实人工智能knn算法的应用的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解k近邻算法，因此呢，今天小编就来为大家分享人工智能knn算法的应用的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！

一、knn算法涉及哪些书

1、knn，最近邻算法，可以用来进行分类，回归，检索等任务。其思想是，对于任意n维输入向量，分别对应于特征空间中的一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或预测值。

2、很对基础的机器学习或数据挖掘书籍都有所介绍，推荐李航的《统计学习方法》，以及《数据挖掘导论》等。

二、knn算法在Matlab应用的优缺点

优点，精度高，简单,易于理解,易于实现。

三、knn算法实验分类和回归的原理

1、KNN,即K近邻算法,K近邻就是K个最近的邻居,当需要预测一个未知样本的时候,就由与该样本最接近的K个邻居来决定。KNN既可以用于分类问题,也可以用于回归问题。当进行分类预测时,使用K个邻居中,类别数量最多(或加权或加权最多）者，作为预测结果；当进行回归预测时，使用K个邻居的均值（或加权均值），作为预测结果。

2、建模预测：以鸢尾花数据为例，通过KNN算法实现分类任务。为了方便可视化，只取其中的两个特征.

四、k近邻算法***应用场景

1、K近邻算法在人工智能之机器学习、字符识别、文本分类、图像识别等领域有着广泛应用。

2、K近邻算法KNN,也叫K最近邻算法，是机器学习研究的一个活跃领域。最简单的暴力算法，比较适合小数据样本。K近邻算法使用的模型实际上对应于对特征空间的划分。KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。KNN算法在人工智能之机器学习、字符识别、文本分类、图像识别等领域有着广泛应用

五、knn可以用来构造神经网络吗

knn算法是最邻近结点算法，或者被称为K均值聚类算法。它不会对训练样本数据进行学习，属于机器学习算法。机器学习与神经网络不同。神经网络属于深度学习网络，所以knn不可以用来构造神经网络，神经网络通常由卷积层、池化层、全连接层构成。

人工智能knn算法的应用的介绍就聊到这里吧，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！感谢你花时间阅读本站哦内容，更多关于k近邻算法、人工智能knn算法的应用的信息别忘了在本站哦进行查找哦。

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