k nearest neighbor演算法又叫knn演算法，這個演算法是機器學習裡面乙個比較經典的演算法， 總體來說knn演算法是相對比較容易理解的演算法
根據你的「鄰居」來推斷出你的類別 ，即如果乙個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)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。
.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
sklearn.neighbors.kneighborsclassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto')
n_neighbors：
int,可選（預設= 5），k_neighbors查詢預設使用的鄰居數
algorithm：
快速k近鄰搜尋演算法，預設引數為auto，可以理解為演算法自己決定合適的搜尋演算法。除此之外，使用者也可以自己指定搜尋演算法ball_tree、kd_tree、brute方法進行搜尋，
brute是蠻力搜尋，也就是線性掃瞄，當訓練集很大時，計算非常耗時。
kd_tree，構造kd樹儲存資料以便對其進行快速檢索的樹形資料結構，kd樹也就是資料結構中的二叉樹。以中值切分構造的樹，每個結點是乙個超矩形，在維數小於20時效率高。
ball tree是為了克服kd樹高維失效而發明的，其構造過程是以質心c和半徑r分割樣本空間，每個節點是乙個超球體。
k 近鄰演算法
此文章參考機器學習實戰一書，具體的理論知識可以參考該書。本文的初衷只是為了做乙個複習，將學過的知識加以整理，其中不免有一定的錯誤。2.k 近鄰演算法的原理介紹 k 近鄰演算法通過測量不同的特徵值之間的距離進行分類。它的工作原理如下 存在乙個樣本的資料集合，也成為訓練樣本集合。並且樣本集中的每個資料都...
K 近鄰演算法
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 適用資料範圍 數值型和標稱型 工作原理 存在乙個樣本資料集合，也稱作訓練樣本集，並且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。輸入...
K 近鄰演算法
首先，我們將 k 近鄰演算法的基本理論 其次我們將使用python從文字檔案中匯入並解析資料 再次，討論當存在許多資料 的時，如何避免計算距離時可能碰到的一些常見錯誤 最後，利用實際的例子講解如何使用k 近鄰演算法改進約會 1.1 knn演算法 工作原理 存在乙個樣本資料集合，也稱作訓練樣本集，並且...