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前言

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习入门算法——KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、KNN是什么？

KNN是机器学习中最简单，最基础，也是最好理解思路的一种算法，其指导思想简单可以用一句老话来理解：“近朱者赤，近墨者黑”。

二丶实现原理

为了判断某未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算出未知样本与所有已知样本的距离，从中选出已知样本与未知样本距离最近的前K个已知样本，根据投票原则（即少数服从多数原则），将未知样本与K个最近邻的已知样本中所属类别最多的类别归为未知样本类别。

三丶实现关键点

1.样本数据量化

由于算法过程涉及距离的计算，那么就要求样本的所有属性数据均为数值型数据，非数值型数据（如字符串数据）需要转换为数值型数据，常用的方法有使用每种数据出现的频数代替数据，或者使用散列函数将非数值型数据量化

2.样本数据归一化

算法实现过程中距离的计算大多使用欧式距离（后文说明），比如现在我有两个属性的数据，一个属性A,属性值的取值区间为[0,1]，而属性B的取值区间为[0,100000]，那么我们在计算欧式距离时，无疑默认将数据B的权值加重，但我们在训练时并不知道属性A,B哪个对结果的影响更大，所以需要对所有属性的数据进行归一化处理。

3.距离函数

通常使用的距离函数有：欧氏距离（欧几里得距离）、余弦距离、汉明距离、曼哈顿距离等，一般选用欧式距离作为距离度量。下面给出欧式距离的定义：

K值选取

K值作为KNN算法中最重要的一个参数，K值太大容易造成欠拟合，太小容易造成过拟合，所以需要对训练结果进行交叉验证以确定最适K值，交叉验证一般以数据集数量的平方根开始向两边验证。

三、代码实现

代码如下（以样本类别数量为2为例，输入train为二维数组，行数据为各个样本数据，列数据为每个属性数据，最后一列为类别属性，test同train，但缺少最后一列类别属性，输出result是长度为样本数量的一维类别数组）：

class KNN:
    def __init__(self,train,test):
        self.train=train
        self.test=test
    @staticmethod
    def distance(x,y):
        dis=0.0
        for i in range(0,len(x)-1):
            dis+=(x[i]-y[i])**2
        return dis
    def knn(self):
        result=[]
        for i in range(0,len(self.test)):
            dis=[]
            for j in range(0,len(self.train)):
                temp=[]
                temp.append(self.distance(self.train[j],self.test[i]))
                temp.append(self.train[j][-1])
                dis.append(temp)
            dis.sort()
            dis=dis[0:K]
            class0=0
            class1=0
            for i in range(0,K):
                 if dis[i][1]==0:
                   class0+=1
                 else :
                    class1+=1
            if class0>class1:
                result.append(0)
            else :
                result.append(1)
        return result

总结

例如：以上就是今天要分享的内容，主要简单讲述了KNN算法的实现原理，注意事项，以及代码示例。本人机器学习入门者，若上述内容有误，欢迎交流指正！