一、引入

问题：确定绿色圆是属于红色三角形、还是蓝色正方形？

KNN的思想：
        从上图中我们可以看到，图中的数据集是良好的数据，即都打好了label，一类是蓝色的正方形，一类是红色的三角形，那个绿色的圆形是我们待分类的数据。
        如果K=3，那么离绿色点最近的有2个红色三角形和1个蓝色的正方形，这3个点投票，于是绿色的这个待分类点属于红色的三角形
        如果K=5，那么离绿色点最近的有2个红色三角形和3个蓝色的正方形，这5个点投票，于是绿色的这个待分类点属于蓝色的正方形
        即如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中，大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。我们可以看到，KNN本质是基于一种数据统计的方法！其实很多机器学习算法也是基于数据统计的。

二、KNN算法

1.介绍

        KNN即K-Nearest Neighbor，是一种memory-based learning，也叫instance-based learning，属于lazy learning。即它没有明显的前期训练过程，而是程序开始运行时，把数据集加载到内存后，不需要进行训练，就可以开始分类了。
        KNN也是一种监督学习算法，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判(投票法)或者回归。若K=1，新数据被简单分配给其近邻的类。

2.步骤

1）计算测试数据与各个训练数据之间的距离；

(计算距离的方式前文讲k-means时说过，不清楚的可以去查看以下➡传送门)

2）按照距离的递增关系进行排序；

3）选取距离最小的K个点；

K值是由自己来确定的

4）确定前K个点所在类别的出现频率；

5）返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。

说明：对于步骤5的预测分类有以下两种方法

1. 多数表决法：多数表决法类似于投票的过程，也就是在 K 个邻居中选择类别最多的种类作为测试样本的类别。
2. 加权表决法：根据距离的远近，对近邻的投票进行加权，距离越近则权重越大，通过权重计算结果最大值的类为测试样本的类别。

特点

1. 非参数统计方法：不需要引入参数
2. K的选择：
   K = 1时，将待分类样本划入与其最接近的样本的类。
   K = |X|时，仅根据训练样本进行频率统计，将待分类样本划入最多的类。
   K需要合理选择，太小容易受干扰，太大增加计算复杂性。
3. 算法的复杂度：维度灾难，当维数增加时，所需的训练样本数急剧增加，一般采用降维处理。

三、算法优缺点

优点

1. 简单、有效。
2. 重新训练的代价较低(类别体系的变化和训练集的变化，在Web环境和电子商务应用中是很常见的)。
3. 计算时间和空间线性于训练集的规模(在一些场合不算太大)。
4. 由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。
5. 该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。

缺点

1. KNN算法是懒散学习方法(lazy learning)，而一些积极学习的算法要快很多。
2. 需要存储全部的训练样本
3. 输出的可解释性不强，例如决策树的可解释性较强。
4. 该算法在分类时有个主要的不足是，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。该算法只计算最近的邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样，数量并不能影响运行结果。可以采用权值的方法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。
5. 计算量较大。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。

四、KNN与K-means的区别

        废话不多说，咱直接上图：

相似点：
        虽然两者有很大且别，但两者也有共同之处。都包含了一个过程：给定一个点，在数据集找离它最近的点，即都用到了NN(Nearest Neighbor)算法。

五、python实例实现

        下面引入一个实例，通过python代码具体看下KNN算法的流程。

from numpy import *
import operator

dataSet = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
labels = ['A','A','B','B']

def classify0(inX,dataSet,labels,k):

#求出样本集的行数，也就是labels标签的数目
dataSetSize = dataSet.shape[0]

#构造输入值和样本集的差值矩阵
diffMat = tile(inX,(dataSetSize,1)) - dataSet

#计算欧式距离
sqDiffMat = diffMat**2
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
distances = sqDistances**0.5

#求距离从小到大排序的序号
sortedDistIndicies = distances.argsort()

#对距离最小的k个点统计对应的样本标签
classCount = {}
for i in range(k):
#取第i+1邻近的样本对应的类别标签
voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
#以标签为key，标签出现的次数为value将统计到的标签及出现次数写进字典
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1

#对字典按value从大到小排序
sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),rever
7ff7
se=True)

#返回排序后字典中最大value对应的key
return sortedClassCount[0][0]
if __name__ == '__main__':
print(classify0([1.1,0],dataSet,labels,3))