KNN算法介绍
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一、介绍
KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，是最简单的机器学习算法之一，属于有监督学习中的分类算法。算法思路简单直观：分类问题：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN是分类算法。
二、原理
2.1 K值取几个最近的邻居数据来判断分类
牛马哥在这里呈上KNN分类算法最经典的图片，用三角形、圆形和矩形这种最少儿的图片来解释
图上前提解释：假设x和y是我们这次的特征值，绿色的矩形是我们想要预测的数据，图上的三角形和圆形是我们已知的数据集，我们需要通过现有的数据集来判断绿色矩形是三角形还是圆形。
当K = 3，代表选择离绿色矩形最近的三个数据，发现三个数据中三角形比较多，所以矩形被分类为三角形
当K = 5，代表选择离绿色矩形最近的三个数据，发现五个数据中圆形最多，所以矩形被分类为圆形
所以K值很关键，同时建议k值选取奇数。
; 2.2 距离问题
在上面的原理中还有一个关键问题，就是怎么判断距离是否最近。在这里采用的是欧式距离计算法：
下图是在二维的平面来计算的，可以当作是有两个特征值
那如果遇到多特征值的时候，KNN算法也是用欧式距离，公式如下：
从这里就能看出KNN的问题了，需要大量的存储空间来存放数据，在高维度（很多特征值输入）使用距离的度量算法，电脑得炸哈哈，就是极其影响性能（维数灾难）。而且如果要预测的样本数据偏离，会导致分类失败。
优点也是有的，如数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感；理论成熟，思想简单。
三.KNN特点
从别人的博客看到的，挺好的。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45014385/article/details/123618841
KNN是一种非参的，惰性的算法模型。什么是非参，什么是惰性呢？
非参的意思并不是说这个算法不需要参数，而是意味着这个模型不会对数据做出任何的假设，与之相对的是线性回归（我们总会假设线性回归是一条直线）。也就是说KNN建立的模型结构是根据数据来决定的，这也比较符合现实的情况，毕竟在现实中的情况往往与理论上的假设是不相符的。
惰性又是什么意思呢？想想看，同样是分类算法，逻辑回归需要先对数据进行大量训练（tranning），最后才会得到一个算法模型。而KNN算法却不需要，它没有明确的训练数据的过程，或者说这个过程很快。
会得到一个算法模型。而KNN算法却不需要，它没有明确的训练数据的过程，或者说这个过程很快。
总结，KNN模型就是暴力将预测值和模型中的数据进行距离计算，然后通过最近的数据进行分类。
Original: https://blog.csdn.net/weixin_58512942/article/details/125669895
Author: 牛马哥
Title: KNN算法介绍
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