K—近邻分类算法(KNN)

KNN是什么？

K—近邻算法（简称KNN）是一种虽然简单但很常用的分类算法，也可用于回归分析。

KNN是非参数的（它不对底层数据分布做出任何假设），基于实例（我们的算法不会明确建立学习模型，相反，它选择记住训练实例）并使用在监督学习环境中。

KNN如何工作？

KNN用于分类——输出是类别之一（离散值）。这个方法有三个因素很关键：已经分好类的训练集，每条单个记录之间的距离，以及K值即最近邻居数量。

KNN工作原理

做出预测

要为一个没有标签的对象分类，首先计算这个对象与已经分类对象之间的距离，标识离它最近的K个邻居，最近的邻居中的主要分类将作为这个对象的分类。对于输入的实数变量，最常用的距离计算方法是欧几里德几何距离。

KNN预测

距离

欧几里德距离计算为新点与现有点之间的平方差之和的平方根。其他常用距离计算方法还包括：

• Hamming 距离
• Manhattan 距离
• Minkowski 距离

欧几里德距离

K值

找到K值并不容易，K值过小噪声对结果干扰较大，K值过大计算成本较高。K值的设定很大程度上依赖于你的实际情况，有时需要测试每个K值然后作出决定。