knn演算法則是從訓練集中找到和新資料最接近的k條記錄，然後根據他們的主要分類來決定新資料的類別。該演算法涉及3個主要因素：訓練集、距離或相似的衡量、k的大小。
1、指導思想
knn演算法的指導思想是「近朱者赤，近墨者黑」，由你的鄰居來推斷出你的類別。
計算步驟如下：
1）算距離：給定測試物件，計算它與訓練集中的每個物件的距離
2）找鄰居：圈定距離最近的k個訓練物件，作為測試物件的近鄰
3）做分類：根據這k個近鄰歸屬的主要類別，來對測試物件分類
2、距離或相似度的衡量
什麼是合適的距離衡量？距離越近應該意味著這兩個點屬於乙個分類的可能性越大。
距離衡量包括歐式距離、夾角余弦等。
對於文字分類來說，使用余弦(cosine)來計算相似度就比歐式(euclidean)距離更合適。
3、類別的判定
投票決定：少數服從多數，近鄰中哪個類別的點最多就分為該類。
加權投票法：根據距離的遠近，對近鄰的投票進行加權，距離越近則權重越大（權重為距離平方的倒數）
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