原理思想：如果乙個樣本在特徵空間中的k個最相似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。
演算法過程：
1）計算已知類別資料集裡面的點與當前點之間的距離；
2）按照距離遞增的次序進行排序；
3）選擇與當前點（待分類點）距離最小的k個點作為評判標準；
4）確定前k個點中，各個點的數量，或是概率有多少；
5）概率多大的，或數出現率最高的類別作為當前點的**分類；
k值選擇問題，因為它對k近鄰演算法的結果會產生重大影響。
1、如果選擇較小的k值，就相當於用較小的領域中的訓練例項進行**，「學習」近似誤差會減小，只有與輸入例項較近或相似的訓練例項才會對預 測結果起作用，與此同時帶來的問題是「學習」的估計誤差會增大，換句話說，k值的減小就意味著整體模型變得複雜，容易發生過擬合；
2、如果選擇較大的k值，就相當於用較大領域中的訓練例項進行**，其優點是可以減少學習的估計誤差，但缺點是學習的近似誤差會增大。這 時候，與輸入例項較遠（不相似的）訓練例項也會對**器作用，使**發生錯誤，且k值的增大就意味著整體的模型變得簡單。
3、k=n，則完全不足取，因為此時無論輸入例項是什麼，都只是簡單的**它屬於在訓練例項中最多的累，模型過於簡單，忽略了訓練例項中大 量有用資訊。
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（簡單來說，就是一部分樣本做訓練集，一部分做測試集）來選擇最優的k值。
機器學習之KNN
knn主要應用於文字分類 聚類分析 分析 降維等 中心思想是採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類 演算法非常簡單，不過這是乙個監督演算法，訓練資料需要經過人工標記。演算法中心思想是 計算候選樣本到所有訓練樣本之間的距離，選取k個最近距離資料中出現次數最多的分類作為新樣本的類別。from nump...
機器學習之KNN
knn分類演算法 k nearest neighbors classification 即k近鄰演算法 給定乙個訓練資料集，對新的輸入例項，在訓練資料集中找到與該例項最鄰近的k個例項，這k個例項的多數屬於某個類，就把該輸入例項分類到這個類中。核心思想 要確定測試樣本屬於哪一類，就尋找所有訓練樣本中與...
機器學習之KNN
以下部落格主要由兩部分構成。一是理論講解，而是 實現 因為工程上使用knn的頻率不是很高，所以 不是目的，一些 中的技巧就顯得很重要了 首先knn是什麼？k nearest neighbors knn 以下的均來自 貪心科技 不是打廣告，純粹是尊重智財權。因為便於投票分類 怎麼選擇合適的k，一般會用...