k 鄰近演算法應該是機器學習中最簡單的演算法了，也很容易理解。
場景：已知一組資料（點），並按照某些屬性對其進行了分類，比如（a，b，c， 這就是資料的labels）。對於新來的資料，已知其屬性，對其進行分類，加label。
k近鄰對於如何分類的做法就是，根據屬性，
1. 求出未知點到已知所有點的距離；
2. 對所有的距離進行排序；
3. 取出前k個距離位置點距離最近的點；
4. 根據這k個點的label 進行表決，即看哪種label的數量最多。
這就意味著未知點距離此類label的距離最近，因此，未知點的label也就確定了。
knn演算法的優點：
1.簡單，易於理解，易於實現，無需估計引數，無需訓練；
2. 適合對稀有事件進行分類；
3.特別適合於多分類問題(multi-modal,物件具有多個類別標籤)， knn比svm的表現要好。
缺點：1. 樣本不平衡時，誤差大；
2. 計算量大；
3. 可理解性差，無法給出像決策樹那樣的規則。
機器學習演算法之 kNN k 鄰近演算法
knn 演算法 k 臨近演算法，最基本的機器學習演算法之一，簡單講就是已有標本資料，計算 的資料和每個標本資料的特徵距離 如歐氏距離 距離近的標本資料型別作為 資料的型別。原理 已有訓練樣本集，新的資料和訓練樣本特徵比較，訓練樣本集中取特徵最相似資料的標籤。一般來說先找前k個最相似的 資料，這就是k...
機器學習 KNN K 最鄰近演算法
k 近鄰學習是一種常用的監督學習方法，比如 判斷乙個人的人品，只需要觀察與他來往最密切的幾個人的人品好壞就可以得出，即 近朱者赤，近墨者黑 理論 原理 物以類聚，人以群分 乙個對於knn演算法解釋最清楚的圖如下所示 藍方塊和紅三角均是已有分類資料，當前的任務是將綠色圓塊進行分類判斷，判斷是屬於藍方塊...
機器學習 KNN K 最鄰近演算法
knn分類演算法，是理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。該方法的思路是 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。knn演算法中，所選擇的鄰居都是已經正確分類的物件。該方法在定類決策上只依據最鄰近的乙個或者幾個...