k-近鄰演算法（knn）採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。
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。
適用資料範圍：數值型和標稱型。
描述：存在乙個樣本資料集合，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。輸人沒有標籤的新資料後，將新資料的每個特徵與樣本集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（一般使用歐氏距離或曼哈頓距離）。一般來說，我們只選擇樣本資料集中前k個最相似的資料，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分類，作為新資料的分類。
步驟：
1）計算測試資料與各個訓練資料之間的距離；
2）按照距離的遞增關係進行排序；
3）選取距離最小的k個點；
4）確定前k個點所在類別的出現頻率；
5）返回前k個點中出現頻率最高的類別作為測試資料的**分類；
python實現：
def classify0(inx, dataset, labels, k):#inx表示輸入的新資料，dataset表示訓練資料集合，labels表示結果標籤
datasetsize = dataset.shape[0]
diffmat = tile(inx, (datasetsize, 1)) - dataset
sqdiffmat = diffmat ** 2
sqdistances = sqdiffmat.sum(axis=1)
distances = sqdistances ** 0.5
sorteddistindicies = distances.argsort()
classcount = {}
for i in range(k):
voteilabel = labels[sorteddistindicies[i]]
classcount[voteilabel] = classcount.get(voteilabel, 0) + 1
sortedclasscount = sorted(classcount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=true)
return sortedclasscount[0][0]
機器學習實戰之K 近鄰演算法
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