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KNN算法介紹
來源：https://blog.csdn.net/xlm289348/article/details/8876353
KNN最鄰近規則，主要應用領域是對未知事物的識別，即判斷未知事物屬於哪一類，判斷思想是，基於歐幾裏得定理，判斷未知事物的特征和哪一類已知事物的的特征最接近；
K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。KNN算法中，所選擇的鄰居都是已經正確分類的對象。該方法在定類決策上隻依據最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。 KNN方法雖然從原理上也依賴於極限定理，但在類別決策時，隻與極少量的相鄰樣本有關。由於KNN方法主要靠周圍有限的鄰近的樣本，而不是靠判別類域的方法來確定所屬類別的，因此對於類域的交叉或重疊較多的待分樣本集來說，KNN方法較其他方法更為適合。
KNN算法不僅可以用於分類，還可以用於回歸。通過找出一個樣本的k個最近鄰居，將這些鄰居的屬性的平均值賦給該樣本，就可以得到該樣本的屬性。更有用的方法是將不同距離的鄰居對該樣本產生的影響給予不同的權值(weight)，如權值與距離成正比（組合函數）。
該算法在分類時有個主要的不足是，當樣本不平衡時，如一個類的樣本容量很大，而其他類樣本容量很小時，有可能導致當輸入一個新樣本時，該樣本的K個鄰居中大容量類的樣本占多數。 該算法隻計算“最近的”鄰居樣本，某一類的樣本數量很大，那麼或者這類樣本並不接近目標樣本，或者這類樣本很靠近目標樣本。無論怎樣，數量並不能影響運行結果。可以采用權值的方法（和該樣本距離小的鄰居權值大）來改進。該方法的另一個不足之處是計算量較大，因為對每一個待分類的文本都要計算它到全體已知樣本的距離，才能求得它的K個最近鄰點。目前常用的解決方法是事先對已知樣本點進行剪輯，事先去除對分類作用不大的樣本。該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采用這種算法比較容易產生誤分。
K-NN可以說是一種最直接的用來分類未知數據的方法。基本通過下麵這張圖跟文字說明就可以明白K-NN是幹什麼的
簡單來說，K-NN可以看成：有那麼一堆你已經知道分類的數據，然後當一個新數據進入的時候，就開始跟訓練數據裏的每個點求距離，然後挑離這個訓練數據最近的K個點看看這幾個點屬於什麼類型，然後用少數服從多數的原則，給新數據歸類
最後更新：2017-06-09 16:31:34