一.k-近鄰演算法概述：
簡單地說，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。
k-近鄰演算法（knn），它的工作原理是：存在乙個樣本資料集，也稱訓練樣本集，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。輸入沒有標籤的新資料後，將資料的每個特徵與樣本集合中資料對應的特徵進行比較，然後演算法提取樣本集中特徵最相似資料（最近鄰）的分類標籤。一般來說，我們只選擇樣本資料集前k個最相似的資料，這就是k-近鄰演算法中k的出處，通常k是不大於20的整數。最後，選擇k個最相似資料中出現次數最多的資料，作為新資料的分類。
二,knn的優缺點：
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，無法給出任何資料的基礎結構資訊
適應資料範圍：數值型和標稱型
三.knn的偽**：
對未知類別屬性的資料集中的每個點依次執行一下操作：
（1）計算已知類別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
（5）返回前k個點出現頻率最高的類別作為當前點的**分類
四.利用到的一些公式
計算已知類別資料集中的點與當前點之間的距離就有以下幾種方式：
1.歐式距離公式
比如計算a（x1，y1）和b（x2，y2）這兩個點的距離
2.曼哈頓距離
注意：如果不同特徵的資料數量級別差別比較大，會導致，數量級別大的那個特徵所佔的權重比較重，這時我們可以歸一化處理：
newvalue = (oldvalue - min) / (max - min)
機器學習 K近鄰演算法
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