4.2.3.2 K-近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN)

文档摘要

4.2.3.2 K-近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN) 4.2.3.2 K-近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN) 在光谱数据分类任务中，K-近邻算法 (KNN) 是一种简单、直观且强大的非参数分类方法。它基于“物以类聚”的基本思想，即一个待分类的光谱样本的类别，由其在特征空间中最接近的 K 个已知类别样本（即“邻居”）的多数类别决定。在光谱处理的语境下，特征空间通常是光谱本身（即不同波长下的吸光度、反射率或透射率值构成的向量），或者经过预处理和特征提取（如主成分分析 PCA）后的低维表示。 1.