（k near neighbor）：k個最近的鄰居，即每個樣本都可以用它最接近的k個鄰居來代表。
演算法的思想是：樣本集中的某一樣本與資料集中的其他k個樣本最相似，如果這k個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。
1、計算已知類別資料集中的點與當前點之間的距離
2、按距離遞增次序排序
3、選取與當前點距離最小的k個點
4、統計前k個點所在的類別出現的頻率
5、返回前k個點出現頻率最高的類別作為當前點的**分類
1、演算法分類簡單有效
2、重新訓練代價底
3、演算法複雜度底
4、比較適合交叉類域樣本
5、適合大樣本自動分類
1、knn是一種惰性學習方法
2、類別分類不標準化
3、針對樣本分佈不均衡，有可能會出現錯誤分類。可採用權值的方法（和該樣本距離小的鄰居權值大）進行改進。
4、輸出可解釋性不強。
5、計算量較大（目前常用的解決方法是事先對已知樣本點進行剪輯，事先去除對分類作用不大的樣本）
2、分類決策規則
k鄰近法中的分類決策規則往往是多數表決，即有輸入例項的k個鄰近的訓練例項中的多數類決定輸入例項的類。
3、k值的選擇
k值的選擇會對k鄰近法的結果產生重大影響。
knn鄰近演算法
knn演算法即為k鄰近演算法，是一種監督式的機器學習演算法，且它是用來進行分類的。注意此演算法需要和 k means演算法進行區別，因為都有個k。工作原理是 存在乙個樣本資料集合，也稱作訓練樣本集，且樣本集中每個資料都存在標籤，知道樣本集中與所屬分類的對應關係。輸入沒有定義的新資料後，將新資料的每個...
KNN演算法 鄰近演算法
knn演算法是機器學習裡面比較簡單的乙個分類演算法了，整體思想比較簡單 計算乙個點a與其他所有點之間的距離，取出與該點最近的k個點，然後統計這k個點裡面所屬分模擬例最大的，則點a屬於該分類。這樣講可能還有點迷糊，下面用乙個例子來說明一下 電影名稱 打鬥次數 接吻次數 電影型別 california ...
KNN演算法（鄰近演算法）
鄰近演算法 或者說k最近鄰 knn，k nearestneighbor 分類演算法是 資料探勘分類技術中最簡單的方法之一。所謂k最近鄰，就是k個最近的鄰居的意思，說的是每個樣本都可以用它最接近的k個鄰居來代表。knn演算法的核心思想 是如果乙個樣本在特徵空間中的k個最相鄰的樣本中的大多數屬於某乙個類...