「K-Nearest」通常指的是「K-最近鄰」演算法，這是一種用於分類和回歸的機器學習方法。它的基本原理是基於距離度量，通過找出與待預測樣本最接近的 K 個鄰居，然後根據這些鄰居的標籤來進行預測。K-最近鄰演算法的特點是簡單易懂，並且不需要假設數據的分佈，但在處理大數據集時可能會變得計算量龐大。
KNN 是 K-最近鄰演算法的縮寫，廣泛應用於數據挖掘和模式識別中。它透過計算樣本之間的距離來進行分類和回歸，根據 K 個最近的鄰居的標籤來決定待分類樣本的標籤。這種方法的優點在於簡單易用，且不需要事先假設數據的分佈。
例句 1：
KNN 演算法在圖像分類中表現良好。
The KNN algorithm performs well in image classification.
例句 2：
我們使用 KNN 來預測客戶的購買行為。
We used KNN to predict customer purchasing behavior.
例句 3：
KNN 是一種非常直觀的分類方法。
KNN is a very intuitive classification method.
這是 K-最近鄰的全名，強調了該演算法是基於尋找最近的鄰居來進行預測的特點。它在許多應用領域中都非常流行，如醫療診斷、推薦系統和金融風險評估。使用 K-最近鄰演算法時，選擇合適的 K 值對於模型的準確性至關重要。
例句 1：
在醫療診斷中，K-最近鄰演算法可以幫助識別疾病。
In medical diagnosis, the K-Nearest Neighbors algorithm can help identify diseases.
例句 2：
選擇合適的 K 值對於 K-最近鄰的性能至關重要。
Choosing the right K value is crucial for the performance of K-Nearest Neighbors.
例句 3：
K-最近鄰演算法在推薦系統中被廣泛應用。
The K-Nearest Neighbors algorithm is widely used in recommendation systems.
這是一種更廣泛的術語，涵蓋了所有基於鄰近點的算法，包括 K-最近鄰。這類算法通常用於模式識別和數據挖掘，通過計算樣本之間的距離來進行分類或回歸。它們的優勢在於不需要大量的前期訓練數據。
例句 1：
最近鄰演算法在數據挖掘中非常常見。
The nearest neighbor algorithm is very common in data mining.
例句 2：
我們使用最近鄰演算法來處理這些數據集。
We used the nearest neighbor algorithm to process these datasets.
例句 3：
最近鄰演算法可以快速找到最相似的數據點。
The nearest neighbor algorithm can quickly find the most similar data points.