📚KNN分类算法代码 | 🌀np.tile函数实现曼哈顿距离🚀
发布时间：2025-04-08 04:12:14来源：
导读 在机器学习领域，KNN（K-Nearest Neighbors）是一种简单却强大的分类算法。今天，我们将用Python探索如何利用`numpy`中的`np.tile`函数来...
在机器学习领域，KNN（K-Nearest Neighbors）是一种简单却强大的分类算法。今天，我们将用Python探索如何利用`numpy`中的`np.tile`函数来高效计算曼哈顿距离！✨
首先，KNN的核心在于计算样本间的距离。曼哈顿距离是常用的一种度量方式，其公式为：`sum(|x1-x2|)`，即两个向量对应元素差值的绝对值之和。为了优化性能，我们借助`np.tile`函数将待测样本扩展成与训练集相同形状的数组，从而一次性完成批量计算。💡
代码实现时，我们先加载数据集，接着使用`np.tile`对测试样本进行扩展，再减去训练集并取绝对值求和，即可得到曼哈顿距离矩阵。最后，选取最近的K个邻居并投票决定类别归属。🔍
通过这种方式，不仅提高了运算效率，还加深了对`numpy`强大功能的理解。快试试吧！💪💻 机器学习 KNN Numpy
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