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1、算法介绍
k近邻算法是学习机器学习的入门算法，可实现分类与回归，属于监督学习的一种。算法的工作原理是：输入一个训练数据集，训练数据集包括特征空间的点和点的类别，可以是二分类或是多分类。预测时，输入没有类别的点，找到k个与该点距离最接近的点，使用多数表决的方法，得出最后的预测分类。
2、算法优缺点
优点：没有高深的数学思想，容易理解，精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定；
缺点：计算复杂度高，空间复杂度高；
理解：因为knn算法是寻找与目标点接近的点，在计算时，异常值与目标点的“距离”会较远，所以对于异常值不敏感。但是，对于每一个目标点，都要计算一次。若是训练数据集数量很大，且数据集的点维度高，这样计算起来十分费时。因此，也诞生了kd树等优化算法。
3、算法三要素
knn算法三要素分别为：度量距离，k值，决策规则。
3.1、度量距离
特征空间中的两个实例点的距离是两个实例点相似程度的反映。K近邻法的特征空间一般是n维实数向量空间R^n。
对于两个样本点之间
距离（闵可夫斯基（Minkowski）距离）定义为
当p=1时，该距离称为曼哈顿距离，也称为街区距离；
当p=2时，该距离称为欧式距离，这也是高中数学中求二维空间或是三维空间中两点距离的方法；knn算法也一般取欧式距离。
当p为无穷大时，该距离称为切比雪夫距离。
3.2、k值
k值的选择会对k近邻法的结果产生重大影响。在应用中，k值一般取一个比较小的数值，通常采用交叉验证法来选取最优的k值。
3.3、决策规则
通常采用多数表决的方式，在k个距离较近的点中，哪一个分类较多即作为最后的预测结果。
4、数学例子
训练数据集
x1 x2 分类 1 1.1 A 1 1 A 0 0 B 0 0.2 B 测试数据集（0,0.1）
对于（0,0.1），取欧式距离，k=3：
L=[(1-0)^2+(1.1-0.1)^2]^0.5=√2
L=[(1-0)^2+(1-0.1)^2]^0.5=√1.81
L=[(0-0)^2+(0-0.1)^2]^0.5=√0.01
L=[(0-0)^2+(0.2-0.1)^2]^0.5=√0.01
取k=3，即取L=√1.81，A类；L=√0.01，B类；L=√0.01，B类；
根据多数表决规则，(0,0.1)属于B类
5、数据预处理：归一化数值
为了防止某一特征对结果的影响太大，故常采用数据归一化对数据进行预处理。
归一化是将特征数值转化为0到1之间的值
公式为：newValue = （oldValue - min）/(max - min)
6、knn算法代码实现
6.1、Python代码：
def calDistance(vector1, vector2, q):#定义计算闵可夫斯基距离的函数
distance = 0.0
n = len(vector1)
for i in range(n):
distance += pow(abs(vector1[i] - vector2[i]), q)
return round(pow(distance, 1.0 / q), 3)
def findNearestNeighbor(train_x,train_y,item,q=2,k=10):
neighbors = []#存储训练集与目标点的结果【训练集点，该点分类，距离】
k_neighbors = {}#存储十个近邻的结果及投票次数
for x,y in zip(train_x,train_y):#遍历训练集和目标点的距离，并存储在neighbors
distance = calDistance(x,item,q)
neighbors.append([x,y,distance])
neighbors.sort(key=lambda x:x[2])#根据距离进行排序
for i in range(k):#遍历结果，将k个最近邻的点的结果写成字典形式
k_neighbors.setdefault(neighbors[i][1],0)
k_neighbors[neighbors[i][1]] += 1
# 返回排序后的k个近邻键值对
nearest_neighbor = sorted(k_neighbors.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)
#返回最大的投票数那个key
return nearest_neighbor[0][0]
if __name__ == ‘__main__‘:
data_x = [[1,1],[1,1.1],[0,0],[0,0.2]]
data_y = [‘A‘,‘A‘,‘B‘,‘B‘]
item = [0,0]
q = 2
k = 3
result = findNearestNeighbor(train_x=data_x,train_y=data_y,item=item,q=q,k=k)
print(‘预测分类为：‘,result)6.2、sklearn库的实现
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()#鸢尾花数据是一个字典，鸢尾花特征的key是data，类型的key是target
iris_X = iris.data# 拆分属性数据
iris_y = iris.target# 拆分类别数据
# 拆分测试集和训练集,并进行预测,其中训练集80%，测试集20%
iris_X_train , iris_X_test, iris_y_train ,iris_y_test = train_test_split(iris_X, iris_y, test_size=0.2,random_state=0)
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10,p=2)#创建knn算法
knn.fit(iris_X_train, iris_y_train)# 提供训练集进行训练
predict_result = knn.predict(iris_X_test)# 预测测试集鸢尾花类型
correct_rate = knn.score(iris_X_test, iris_y_test)#计算正确率
print(‘预测结果‘,predict_result)
print(‘预测准确率‘,str(correct_rate*100)+‘%‘)参考书籍：
《统计学习方法》--李航
《机器学习实战》--Peter
本次的学习就到此结束啦！感兴趣的读者或者想和我聊聊的请私信我，或者关注公众号：程序员吃橘子
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原文地址：http://blog.51cto.com/14065757/2341445
