KNN演算法是一種基於距離計算的分類演算法，常用於解決分類問題。那麼，KNN演算法距離公式是什麼呢？
KNN演算法距離公式
KNN演算法的核心是計算樣本之間的距離。在KNN演算法中，常用的距離度量方式有歐氏距離和曼哈頓距離。以下是兩種度量方式的距離公式：
歐氏距離：
d(x,y) = sqrt(sum(xi-yi)^2)，其中xi和yi是兩個樣本的特徵向量，sqrt表示開方運算
曼哈頓距離：
d(x,y) = sum(abs(xi-yi))，其中xi和yi是兩個樣本的特徵向量，abs表示絕對值運算
KNN演算法的應用方法
KNN演算法的應用十分廣泛，例如在圖像識別、文本分類、智能推薦等領域都有應用。以下是KNN演算法的一般性應用步驟：
1. 收集數據：收集需要分類的數據；
2. 準備數據：將數據轉換成適合距離計算的形式；
3. 分析數據：對收集的數據進行分析；
4. 訓練演算法：依據特徵向量進行訓練；
5. 測試演算法：計算測試數據與已知類別數據的距離；
6. 應用演算法：將距離最小的類別作為測試數據的分類。
KNN演算法的優缺點
KNN演算法有以下優點和缺點：
優點：
1. 簡單易用：KNN演算法的原理非常簡單，易於理解和實現；
2. 適用性廣泛：KNN演算法適用於大部分分類問題；
3. 準確率高：KNN演算法的分類準確率較高。
缺點：
1. 效率低：KNN演算法需要計算每個樣本點與測試數據點之間的距離，時間複雜度較高；
2. 存在維度災難：在高維度空間中，距離計算變得困難，影響分類效果；
3. 需要選擇一個合適的K值來確定分類標準，難以確定。
總結
KNN演算法是一種基於距離計算的分類演算法，在實際應用中具有十分廣泛的應用。本文介紹了KNN演算法距離公式、應用方法和優缺點，希望對大家有所幫助。
