如何用Java实现K贴近算法？

我想用Java实现K贴近算法，但不知道该如何下手。我需要用一个输入数据集和一个目标点，然后找到数据集中最接近目标点的K个点。我需要用欧几里得距离公式来计算数据集中每个点与目标点之间的距离，并选择距离最近的K个点。然后，我需要找到这些点的平均值，并将其作为K贴近点。如何在Java中实现这个算法？有哪些开源库可以帮助我简化这个任务？

提问时间：2023-06-29 10:34:00 编辑时间：2023-06-29 10:34:02 提问者： 风之子
  • 晨曦微露
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    可以使用Java中的数据结构和算法库，比如ArrayList和Collections工具类，来进行K贴近算法的实现。具体流程包括：

    1. 定义一个Point类来代表数据集中的每个点，该类包括点的x坐标和y坐标；
    2. 定义一个DistanceComparator类来实现Comparator接口，用于比较两个Point对象之间的距离大小；
    3. 读入输入数据集并将每个点封装为Point对象并存储在ArrayList中；
    4. 使用Collections.sort()方法和DistanceComparator类来对ArrayList中的Point对象按照距离目标点的远近进行排序；
    5. 选取排序后前K个点，并计算它们的平均值作为K贴近点。

    同时，还可以使用第三方开源库如Apache Commons Math库中的Vector3D类、Distance类等来简化计算距离等操作。

    回答时间：2023-06-29 10:34:05
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