K-Nearest Neighbors (KNN) / K Lân Cận

📖 K-Nearest Neighbors (KNN)

Definition (English):

KNN is a non-parametric algorithm that classifies new data points based on the majority class of their K nearest neighbors in feature space. Distance metrics (Euclidean, Manhattan, cosine) determine neighbor selection. KNN is simple, intuitive, and effective for small datasets but becomes computationally expensive with large datasets since it requires computing distances to all training points.

📖 K Lân Cận

Định nghĩa (Tiếng Việt):

KNN là thuật toán không tham số phân loại các điểm dữ liệu mới dựa trên lớp đa số của K láng giềng gần nhất trong không gian đặc trưng. Các khoảng cách (Euclidean, Manhattan, cosine) xác định việc chọn láng giềng. KNN đơn giản, trực quan và hiệu quả cho tập dữ liệu nhỏ nhưng trở nên tốn kém tính toán với tập dữ liệu lớn vì cần tính khoảng cách đến tất cả điểm huấn luyện.

📂 Phân loại: Algorithms