KNN概念
上图中的绿点，你会如何为它分类呢？采用KNN（K nearest neighborhoods）算法的话
－如果你取K为3，则3个近邻中有2红1蓝，分类为红；
－如果你取K为5，则5个近邻中有2红3蓝，分类为蓝。
以上可总结为如下表格：
KNN 算法
KNN 算法本身简单有效，它是一种 lazy-learning 算法，分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。KNN 分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为 n，那么 KNN 的分类时间复杂度为O(n)。
在实际应用中，K值一般取一个比较小的数值。K=N，则完全不足取，因为此时无论输入实例是什么，都只是简单的预测它属于在训练实例中最多的累，而忽略了训练实例中大量有用信息。
各种距离的定义和计算可参见：http://taop.marchtea.com/07.01.html
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本文标题：5. K近邻
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