今天爱分享给大家带来KNN最近邻分类算法的过程是怎么样的【面试题详解】，希望能够帮助到大家。
1. 计算测试样本和训练样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）；
2. 对上面所有的距离值进行排序；
3. 选前 k 个最小距离的样本；
4. 根据这 k 个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别；
原文链接：https://itblood.website/4305.html，转载请注明出处。
今天爱分享给大家带来KNN最近邻分类算法的过程是怎么样的【面试题详解】，希望能够帮助到大家。
1. 计算测试样本和训练样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）；
2. 对上面所有的距离值进行排序；
3. 选前 k 个最小距离的样本；
4. 根据这 k 个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别；
![尤里大学v0.66.1 AI版[PC+安卓/7.89G/更新]Yuri University [v0.66.1] [欧美SLG/汉化/沙盒]](/wp-content/uploads/replace/2025/10/01/706eadf6811c670e4d6319fdaf538977.webp)