k-近鄰演算法的思想如下：首先，計算新樣本與訓練樣本之間的距離，找到距離最近的k 個鄰居；然後，根據這些鄰居所屬的類別來判定新樣本的類別，如果它們都屬於同乙個類別，那麼新樣本也屬於這個類；否則，對每個後選類別進行評分，按照某種規則確定新樣本的類別。（統計出現的頻率）
該演算法比較適用於樣本容量比較大的類域的自動分類，而那些樣本容量較小的類域採用這種演算法比較容易產生誤分當k值較小時可能產生過擬合，因為訓練誤差很小，但是測試誤差可能很大;相反，當k值較大時可能產生欠擬合。
對未知類別屬性的資料集中的每個點依次執行以下操作：
（1）
計算已知類別的資料集中的點與當前點之間的距離；
（2）
按照距離遞增次序排序；
（3）
選取與當前點距離最小的k個點；
（4）
確定前k個點所在類別的出現頻率；
機器學習 演算法 KNN
參考 我感覺knn是最簡單的乙個機器學習演算法，實現很簡單，效果也一般般 就是算個euclideam distance,還有一些可以優化的地方，比如可以加權，第二篇文章提到了 python 如下 coding utf 8 created on aug 30,2013 author blacklaw ...
機器學習 KNN 演算法
一 主要目的 在樣本空間中，找到與待估計的樣本最臨近的k個鄰居，用這幾個鄰居的類別來估計待測樣本的類別 二 適用性 樣本容量比較大的類域的自動分類，而樣本容量較小的類域則容易誤分。尤其適用於樣本分類邊界不規則的情況 三 不足 1 當樣本不平衡時，比如乙個類的樣本容量很大，其他類的樣本容量很小，輸入乙...
機器學習 KNN演算法
一 近 鄰 算 法 knn 原理 工 作 原 理 是 存 在 一 個 樣 本 資料 集 合 也 稱 作 訓練 樣 本 集 並 且 樣 本 集 中 每 個 數 據 都 存 在 標 籤 即 我 們 知 道 樣 本 集 中 每 一 數 據與 所 屬 分 類 的 對 應關係 輸 人 沒 有 標 籤 的 新 ...