本文实例讲述了机器学习之KNN算法原理及Python实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 文中代码出自《机器学习实战》CH02，可参考本站： 机器学习实战 (Peter Harrington著) 中文版 机器学习实战 (Peter Harrington著) 英文原版 [附源代码] KNN算法介绍 KNN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。 KNN算法实现过程 (1)选择一种距离计算方式, 通过数据所有的特征计算新数据与已知类别数据集中的数据点的距离； (2

根据以下视频整理的ppt，视频地址：https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1005709005

我博客主页KNN内容的参考代码

用于文本分类的改进KNN算法.pdf

在线交友领域协同过滤的扩展KNN算法.pdf

贝叶斯人脸识别 pca knn算法的人脸识别

kNN(k-nearest neighbor)是一种基本的分类与回归的算法。这里我们先只讨论分类中的kNN算法。 k邻近算法的输入为实例的特征向量，对对应于特征空间中的点；输出为实例的类别，可以取多类，k近邻法是建设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定，分类时，对于新的实例，根据其k个最邻近的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。所以可以说，k近邻法不具有显示的学习过程。k临近算法实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型” k值的选择，距离的度量和分类决策规则是k近邻算法的三个基本要素。 这里需要说明的是，对于距离的度量，我们有很多种度量方法可以选择，如

邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。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

前面文章分别简单介绍了线性回归，逻辑回归，贝叶斯分类，并且用python简单实现。这篇文章介绍更简单的 knn， k-近邻算法（kNN，k-NearestNeighbor）。 k-近邻算法（kNN，k-NearestNeighbor），是最简单的机器学习分类算法之一，其核心思想在于用距离目标最近的k个样本数据的分类来代表目标的分类（这k个样本数据和目标数据最为相似）。 原理 kNN算法的核心思想是用距离最近(多种衡量距离的方式)的k个样本数据来代表目标数据的分类。 具体讲，存在训练样本集， 每个样本都包含数据特征和所属分类值。 输入新的数据，将该数据和训练样本集汇中每一个样本比较，找

算法简介 手写数字识别是KNN算法一个特别经典的实例，其数据源获取方式有两种，一种是来自MNIST数据集，另一种是从UCI欧文大学机器学习存储库中下载，本文基于后者讲解该例。 基本思想就是利用KNN算法推断出如下图一个32×32的二进制矩阵代表的数字是处于0-9之间哪一个数字。 数据集包括两部分，一部分是训练数据集，共有1934个数据；另一部分是测试数据集，共有946个数据。所有数据命名格式都是统一的，例如数字5的第56个样本——5_56.txt，这样做为了方便提取出样本的真实标签。 数据的格式也有两种，一种是像上图一样由0、1组成的文本文件；另一种则是手写数字图片，需要对图片做一些处理，