KNN Java实现分类算法

KNN 算法的 Java 实现，写起来其实挺直观的，逻辑也不复杂，适合刚上手机器学习的同学练手。你只要搞清楚怎么量距离、怎么选最近的 K 个，投票分类就行。用 Java 来实现也蛮方便的，数据结构清晰，扩展性也不错。

距离计算的方式可以选常见的，比如欧氏距离、曼哈顿距离，你可以封装成一个DistanceCalculator类，方便后期扩展。预测的时候，把每个样本和待预测的样本一一对比，存一下距离，排序，挑前 K 个出来。

类设计也别太复杂，一个Sample类搞定特征和标签，再加一个KNN类负责训练和预测。预测的时候调用predict()，传入新样本，它会自动返回分类结果，蛮好用的。

如果你数据量比较大，记得考虑优化，比如用 kd 树加速查找，或者用ConcurrentHashMap做缓存，减少重复计算。并行也是个不错的点子，Java 的线程工具类用起来还挺顺手。

K 值怎么选？试试交叉验证吧，效果挺稳的。看你是做分类还是回归，分类就多数投票，回归就算平均值，原则都挺简单。

实际应用场景也不少，像图像识别、文本分类、推荐系统都能看到 KNN 的影子。比如用来做鸢尾花数据集分类，写个小 demo 就挺有意思。

，Java 实现 KNN 就是那种“想清楚就能撸代码”的项目，结构清晰，逻辑直观。新手入门、老手优化都能玩出点花来。如果你想看点别的实现方式，可以看看Python 版本或者R 语言实现，对比一下更有感觉。

如果你对 KNN 感兴趣，又习惯 Java 写法，这份资源你可以收下，蛮值得一试的。