最鄰近法

最鄰近法（Nearest Neighbor Method）是一種常見的機器學習算法，用於分類問題。它的基本思想是：對於給定的測試樣本，在訓練集中找到與其最相似（最鄰近）的樣本，然後將該樣本的分類標記賦予測試樣本。

最鄰近法有兩種基本策略：

最近質量法（Nearest Neighbor Classification）：在訓練集中找到與測試樣本最接近的單個樣本，並將該樣本的分類標記賦予測試樣本。
最近平均法（Nearest Neighbor Weighted Average）：在訓練集中找到與測試樣本所有相似的樣本，並根據它們與測試樣本的距離進行加權平均，然後將得到的分類標記賦予測試樣本。

最鄰近法的一個優點是它的解釋性很強，因為它直接依賴於訓練樣本，所以很容易理解為何將某一標記賦予測試樣本。此外，它不需要進行訓練，因此可以在線處理數據，即可以在收到數據後立即進行分類，而不需要等待所有數據都收集完畢。

然而，最鄰近法的一個主要缺點是它的計算複雜度較高，因為它需要比較測試樣本與所有訓練樣本之間的距離。在大型數據集上應用最鄰近法時，這可能會導致較長的運行時間。為了減少計算複雜度，可以使用數據降維技術（如PCA）或建立數據索引結構（如KD樹或Ball Tree）來加速最近質量法的搜尋過程。