k近鄰演算法是機器學習中的最基礎的演算法之一，也是必須會講解的演算法之一。因為其簡單，易懂。但是k近鄰演算法在實際應用中卻很少使用到，由於其侷限性很強，執行效率低下。
那麼所謂的k近鄰中的近鄰是指：已有乙個訓練資料集，現給定乙個新的資料，利用現有資料集對其進行**，那麼**方法便是尋找與給定資料距離最近的k個點。那麼從這k個點當中對不同的資料個數進行統計，新資料的**結果就是k個點當中數量最多的這個點對應的結果。
如圖所示：取k的值為3，則尋找與給定點（紅點）距離最近的k(3)個點，其中綠色點的數量(2)大於藍色點的數量(1)，所以**該紅點的結果應該和綠點對應的型別相一致。
根據機器學習的步驟，我們進行如下操作:
# 載入資料(本例中使用開源資料庫中的鳶尾花資料)
from sklearn.dataset import load_iris
import numpy as np
iris = load_iris() #載入資料到iris
"""鳶尾花資料原始有四個特徵，為了繪圖方便，我們只使用其兩個特徵"""
x_train = np.array([iris.data[:,0],iris.data[:,1])
y_train = np.array(iris.target)
機器學習 k 近鄰 kNN 演算法
一 基本原理 存在乙個樣本資料集合 也稱訓練樣本集 並且樣本集中每個資料都存在標籤。輸入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。我們一般只選擇樣本集中前k k通常是不大於20的整數 個最相似的資料，最後選擇k個...
機器學習 k近鄰演算法 kNN
knn演算法通過計算當前測試樣本與離它最近的k個點的距離，進行投票，得到它最有可能的分類結果。首先來看看機器學習演算法的基本流程 由此可見knn演算法的特點 1.k近鄰演算法是非常特殊的，可以認為是沒有模型的演算法。2.為了和其他演算法統一，可以認為訓練資料集就是模型本身。這也是scikit lea...
機器學習 k 近鄰演算法（KNN）
簡單地說，k 近鄰演算法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。適用範圍 數值型和標稱型。對於該演算法更通俗的說法，拿到乙個資料a,計算其與資料集c中的資料的距離，通過使用特徵值進行求歐式距離。然後排序取出其前k相鄰的...