最近邻居算法(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种经典的监督学习算法,用于分类和回归问题。它的基本思想是根据已有的训练数据集,通过计算待预测样本与训练样本之间的距离,选取距离最近的K个样本作为预测结果的参考。
在KNN算法中,常用的距离度量函数是欧几里德距离(Euclidean Distance)。欧氏距离衡量了两个向量之间的直线距离,对于连续特征的计算比较有效。
编写欧几里德距离函数时,只计算测试集一行的距离是为了提高算法的效率。在实际应用中,训练样本可能非常庞大,如果每个测试样本都要计算与所有训练样本的距离,会导致计算量巨大,从而降低算法的速度。因此,只计算测试集一行的距离可以节省计算资源,并加快算法的运行速度。
尽管只计算测试集一行的距离可能会导致一定的信息损失,但通常情况下,KNN算法仍能够给出准确的预测结果。这是因为KNN算法主要依赖于最近邻样本的投票决策,距离较远的样本对预测结果的影响较小。
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