k最近鄰(k-nearest neighbour，knn)分類演算法的思路是：如果乙個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某乙個類別，則該樣本也屬於這個類別。
k近鄰演算法的想法很簡單，類似於多數表決，關鍵點是參與多數表決的人是離你最近的k個人。
給定乙個例項，首先從訓練集中找到離這個例項最近的k個例項，然後根據這k個例項中哪個標籤出現次數最多決定該例項的標籤。需要注意的點是：
a.距離的度量
b.k值得選取
c.儲存和速度
度量距離有很多
對n維實數向量空間rn，經常用lp距離或曼哈頓minkowski距離。lp
距離定義如下：
當p=2時，稱為歐氏距離：
當p=1時，稱為曼哈頓距離：
當p=∞，它是各個座標距離的最大值，即：
用圖表示如下：
選擇較小的k值，近似誤差會減小，估計誤差會增大，意味著整體模型變得複雜，容易發生過擬合；
選擇較大的k值，減少估計誤差，近似誤差會增大，k值的增大就意味著整體的模型變得簡單。
在實際應用中，k值一般取乙個比較小的數值，例如採用交叉驗證法（一部分樣本做訓練集，一部分做測試集）來選擇最優的k值。
k近鄰法中的分類決策規則往往是多數表決，即由輸入物件的
k個鄰近中的多數類決定輸入物件的類，通俗點就是「少數服從多數」
資料參考：
李航《統計學習方法》
k 近鄰演算法
此文章參考機器學習實戰一書，具體的理論知識可以參考該書。本文的初衷只是為了做乙個複習，將學過的知識加以整理，其中不免有一定的錯誤。2.k 近鄰演算法的原理介紹 k 近鄰演算法通過測量不同的特徵值之間的距離進行分類。它的工作原理如下 存在乙個樣本的資料集合，也成為訓練樣本集合。並且樣本集中的每個資料都...
K 近鄰演算法
k 近鄰演算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。優點 精度高 對異常值不敏感 無資料輸入假定 缺點 計算複雜度高 空間複雜度高 適用資料範圍 數值型和標稱型 工作原理 存在乙個樣本資料集合，也稱作訓練樣本集，並且樣本集中每個資料都存在標籤，即我們知道樣本集中每一資料與所屬分類的對應關係。輸入...
K 近鄰演算法
首先，我們將 k 近鄰演算法的基本理論 其次我們將使用python從文字檔案中匯入並解析資料 再次，討論當存在許多資料 的時，如何避免計算距離時可能碰到的一些常見錯誤 最後，利用實際的例子講解如何使用k 近鄰演算法改進約會 1.1 knn演算法 工作原理 存在乙個樣本資料集合，也稱作訓練樣本集，並且...