K-NN（K-最近鄰演算法）是一種用於分類和回歸的機器學習演算法。它的基本原理是根據距離度量（通常是歐幾里得距離）來找出樣本空間中與待分類樣本最接近的 K 個鄰居，然後根據這些鄰居的類別進行預測。K-NN 是一種非參數方法，意味著它不需要假設數據的分佈，並且能夠處理多類別的分類問題。這種演算法在模式識別、圖像處理和推薦系統中被廣泛應用。
這是一種簡單而有效的分類和回歸方法，通過計算樣本之間的距離來進行預測。它常用於模式識別和數據挖掘領域。
例句 1：
K-最近鄰演算法在這個數據集上表現良好。
The K-Nearest Neighbors algorithm performed well on this dataset.
例句 2：
我們使用 K-最近鄰來進行圖像分類。
We used K-Nearest Neighbors for image classification.
例句 3：
選擇合適的 K 值對於 K-最近鄰的效果至關重要。
Choosing the right value of K is crucial for the performance of K-Nearest Neighbors.
這種演算法的核心思想是基於距離度量，找出最近的 K 個數據點來進行決策。它的實現相對簡單，且能適應多種數據類型。
例句 1：
K-NN 演算法是一種直觀的機器學習技術。
The K-NN algorithm is an intuitive machine learning technique.
例句 2：
在這個專案中，我們選擇使用 K-NN 演算法進行預測。
In this project, we chose to use the K-NN algorithm for predictions.
例句 3：
K-NN 演算法的計算複雜度隨著數據集的增大而增加。
The computational complexity of the K-NN algorithm increases as the dataset grows.
這是一種分類器，根據樣本之間的距離來決定類別。它在處理多類別問題時非常有效。
例句 1：
K-最近鄰分類器適用於多類別分類問題。
The K-Nearest Neighbor classifier is suitable for multi-class classification problems.
例句 2：
我們使用 K-最近鄰分類器來預測客戶的購買行為。
We used the K-Nearest Neighbor classifier to predict customer purchasing behavior.
例句 3：
K-最近鄰分類器的準確性取決於距離度量的選擇。
The accuracy of the K-Nearest Neighbor classifier depends on the choice of distance metric.
這是使用 K-NN 演算法進行分類的過程，根據鄰近樣本的類別來決定新樣本的類別。
例句 1：
K-NN 分類在文本分類中得到了廣泛應用。
K-NN classification is widely used in text classification.
例句 2：
我們的模型使用 K-NN 分類來識別不同的物體。
Our model uses K-NN classification to identify different objects.
例句 3：
K-NN 分類的效果會受到特徵選擇的影響。
The performance of K-NN classification can be affected by feature selection.