KNN算法是一种基于距离计算的分类算法，常用于解决分类问题。那么，KNN算法距离公式是什么呢？
KNN算法距离公式
KNN算法的核心是计算样本之间的距离。在KNN算法中，常用的距离度量方式有欧氏距离和曼哈顿距离。以下是两种度量方式的距离公式：
欧氏距离：
d(x,y) = sqrt(sum(xi-yi)^2)，其中xi和yi是两个样本的特征向量，sqrt表示开方运算
曼哈顿距离：
d(x,y) = sum(abs(xi-yi))，其中xi和yi是两个样本的特征向量，abs表示绝对值运算
KNN算法的应用方法
KNN算法的应用十分广泛，例如在图像识别、文本分类、智能推荐等领域都有应用。以下是KNN算法的一般性应用步骤：
1. 收集数据：收集需要分类的数据；
2. 准备数据：将数据转换成适合距离计算的形式；
3. 分析数据：对收集的数据进行分析；
4. 训练算法：依据特征向量进行训练；
5. 测试算法：计算测试数据与已知类别数据的距离；
6. 应用算法：将距离最小的类别作为测试数据的分类。
KNN算法的优缺点
KNN算法有以下优点和缺点：
优点：
1. 简单易用：KNN算法的原理非常简单，易于理解和实现；
2. 适用性广泛：KNN算法适用于大部分分类问题；
3. 准确率高：KNN算法的分类准确率较高。
缺点：
1. 效率低：KNN算法需要计算每个样本点与测试数据点之间的距离，时间复杂度较高；
2. 存在维度灾难：在高维度空间中，距离计算变得困难，影响分类效果；
3. 需要选择一个合适的K值来确定分类标准，难以确定。
总结
KNN算法是一种基于距离计算的分类算法，在实际应用中具有十分广泛的应用。本文介绍了KNN算法距离公式、应用方法和优缺点，希望对大家有所帮助。
