一、最临近 规则 分类 （ KNN ） KNN ：通过计算 分类 数据点，与已有数据集 中 的所有数据点的距离。取距离最小的前K个点，根据“少数如从多数”的原则，将这个数据点划分为出现次数最多的哪个类别。 上代码：（一个超级简单的例子） from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #创建数据集x 和标签y x = [[0],[1],[2],[3]] k近邻法(k-nearest neighbor,k-NN）也是一种 分类 和回归方法。对于 分类 问题，根据它的名字顾名思义，k近邻法是通过计算距离待 分类 点最近的k个点，然后根据 分类 决策 规则 采用投票方式(k个点 中 出现最多的类别)决定待 分类 点的类别。 上述内容 中 的红体字为K近邻法的三要素：距离如何度量？k值怎么选？ 分类 决策 鬼册是什么？这些问题需要一一得到解答 2.K近邻法三要素 2.1 距离度量 特征空间 中 两个是历代你的距离是两个实例点相似度的反映，k近邻模型的特征空......

什么是k近邻？ 通俗来讲就是物以类聚，人以群分。具体来讲就是说，同一类别的东西其实是存在非常多的相同的特点，那么我们就可以通过某个某个样本的特点从而预测出它是什么类，或者我们可以通过看一个样本周围的样本都是什么类别，进而预测出它是什么类别，毕竟相同的东西扎堆存在。 所以说，既然是通过它周围的东西推导出它是什么类，那么“周围”到底怎么定义，所以就不得不引入一些距离衡量的东西，那么接下来看一些测量距离的名词。 欧氏距离：其实就是之前我有提到过的二范数，其实也可以理解为两点间的距离，公式如下：就是它们坐标相减的平

knn 使用场景 　　K近邻 算法 是一种基本的 分类 和回归方法。在 分类 问题 中 ， KNN算法 假设给定的训练集的实例类别已经确定，对于新来的实例， KNN算法 根据其k个最近邻的训练集实例的类别，通过多数表决等方式对新实例的类别进行预测。 KNN算法 的三个基本要素是：k值的选择（即输入新实例要取多少个训练实例点作为近邻），距离度量方式（欧氏距离，曼哈顿距离等）以及 分类 的 决策 规则 （ 常用 的方式是取...

KNN算法 的思想实际上比较简单明了。就是通过判断待 分类 点到已 分类 点群的距离来判断待 分类 点所属类群。下面通过一个简单的例子说明一下：如下图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。 在 KNN 中 ，通过计算对象间距离来作为各个对象之间的非相