knn學習（k-nearest neighbors, knn）是一種統計分類器，屬於惰性學習，對包容型資料的特徵變數篩選尤其有效。
1.基本原理
輸入沒有標籤即未經分類的新資料，首先提取新資料的特徵並與測試集中的每乙個資料特徵進行比較；然後從樣本中提取k個最鄰近（最相似）資料特徵的分類標籤，統計這k個最鄰近資料中出現次數最多的分類，將其作為新資料的類別。
分類：knn按照一定規則將相似的資料樣本進行歸類。
回歸：得到待處理資料的k個最相似訓練資料後，求取這些訓練資料屬性的平均值，並將該平均值作為待處理資料的屬性值，這一求取待處理資料屬性的過程被稱為knn學習中的回歸。
opencv中cvknearest類
class cv_exports_w cvknearest : public cvstatmodel
;
2.演算法改進
a.基於組合分類器的knn改進演算法
常用的組合分類器方法有投票法、非投票法、動態法和靜態法等。
b.基於核對映的knn改進演算法
c.基於預聚類的knn改進演算法
d.基於超球搜尋的knn改進演算法
3.演算法特點
knn主要依賴待測樣本周圍有限領域內已知樣本的特性，而不是判別類域的方法來確定待測樣本的所屬類別，因此特別適用於處理類域存在較多交叉或重疊的待分樣本集的情況。
參考文獻
謝劍斌等著《視覺機器學習20講》，2015
KNN學習筆記
knn演算法 有監督學習演算法 現有一組資料來源，含多個特徵值，每個特徵值的樣本對應乙個標籤。現在輸入一組特徵值，需要得到 值。在資料來源中尋找k個距離最近的資料，進行分類。import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklear...
KNN學習筆記
概述 k最近鄰 k nearest neighbor，knn 分類演算法可以說是最簡單的機器學習演算法了。它採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。它的思想很簡單 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。演算法總結 k 鄰近...
機器學習實戰《學習筆記》 KNN
新增編碼方式 coding utf 8 from numpy import import operator 準備資料 defcreatedataset group array 1.0,1.1 1.0,1.0 0,0 0,0.1 labels a a b b return group,labels 使...