KNN算法从头实现 - Python中的猫与狗图像分类（完整实验）

Source: Dev.to

🎯 本项目展示的内容

• 从零实现机器学习
• KNN 算法实现
• 使用原始像素向量进行图像分类
• 监督学习基础
• 噪声、距离和邻居如何影响预测
• 实验中维度灾难的体现

🧪 核心实验

在训练模型后，我发现仅从每个类别中移除 5 张噪声图像 就能显著提升预测准确率。

产生这种现象的原因：

• KNN 并没有对特征进行抽象或学习。
• 所有智能都来源于数据的几何结构。
• 少数不良样本会扭曲整个决策边界。

🧬 为什么这很重要

大多数教程都会回避 KNN 的这个不太舒服的真相：

• 更多数据 并不一定 能带来更好的结果。
• 距离度量决定了模型的“智能”。
• 高维数据的行为非常反直觉。

理解这些要点会让你成为 更强大的机器学习工程师。

📦 完整源码

(在此插入源码或仓库链接)

🏁 结束语

在神经网络学会“看”之前，我们必须先弄清楚距离是如何“说谎”的。

如果你正在学习机器学习，这个实验值得一试。