1、什麼是knn演算法？
knｎ全稱是k-nearest neighbors，意思是ｋ個最近的鄰居。
ｋnn演算法從名字上我們就可以很直觀地看出它的原理：從所有的訓練樣本中找出和未知最近的k個樣本，將k個樣本**現最多的類別就是賦給未知樣本。
舉個例子，大家都知道農場裡的鷹的故事，鷹從小就在農場裡長大，不知道自己是什麼種類，如果在它生活的環境裡恰好有雞也有鷹，那麼它會認為自己是鷹還是雞呢？
放張圖：
假設綠色的圓是農場裡的鷹，藍色正方形是附近的老鷹，紅色三角形是農場裡的雞，農場裡的鷹會認為自己是鷹還是雞，取決於它自己心裡的「k」，如果k是3，那麼它會認為自己是雞，如果k是5那麼它會認為自己是鷹。
可見環境的影響是多麼重要，而且我們也應該開闊自己的視野，讓自己成為乙隻老鷹而不是農場裡的乙隻雞。
2、knn演算法能做什麼？
通過上述的例子，我們可以看出knn演算法可以用來進行分類。其實ｋｎｎ 演算法不僅僅可以用來進行分類，還可以用進行匹配，比如說進行匹配等等。
3、如何實現knn演算法？
knn演算法的實現就是取決於，未知樣本和訓練樣本的「距離」。那麼如何求出兩個樣本之間的「距離呢？
我們計算「距離」可以利用歐式距離演算法：
歐式距離演算法可以算出n維向量之間的距離。
那麼我們怎麼利用歐式距離演算法求出兩個樣本之間的距離？
把兩個樣本裡的n個屬性都用數字描述，然後用歐式距離演算法求出n個屬性之間的距離。
舉個例子實現利用knn實現電影分類：
KNN演算法原理
knn演算法的計算過程 knn演算法的優點和缺點 k最近鄰 k nearest neighbor,knn 演算法核心思想是如果乙個樣本在特徵空間中的k個最臨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。k通常是不大於20的整數。三要素為 k值的選取，距離度量的方式和分類決策規則。對於k值...
KNN演算法原理
k nearestneighbor，翻譯為k最近鄰演算法，是資料探勘演算法中最簡單的一種演算法。我們先用乙個例子體會下。我們很容易知道，這些電影的型別，那麼當有一部新電影出現的時候，可不可以對其進行自動分類了？我們可以把打鬥次數看成 x 軸，接吻次數看成 y 軸，然後在二維的座標軸上，對這幾部電影進...
knn演算法原理
import pandas as pd import numpy as np def distance v1,v2 自實現距離計算 param v1 點v1 param v2 點v2 return 距離 法一 ndim len v1 summary 0 for i in range ndim sum...