2.1 KNN模型的建立

计算对所有商船的类别识别，需要计算所需要的最少无人机数量。根据给定的信息和给出的坐标信息对其进行一次初分类，利用最邻近结点算法（KNN算法），对给定坐标的位置信息进行分类和中心点获取。

KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。KNN是一种非参数学习算法，也是懒惰学习算法的一个实例。