k-近邻算法是什么？
所谓k-近邻（KNN）是基本且简单的分类与回归方法，说的就是每个样本的分类都可以用它最接近的K个邻居来代表。
KNN算法的基本做法是：
1、对给定的训练实例点和输入实例点，首先确定输入实例点的k个最近邻训练实例点，然后利用这k个训练实例点的类的多数来预测输入实例点的类。
2、k近邻模型对应于基于训练数据集对特征空间的一个划分。k近邻法中，当训练集、距离度量、k值及分类决策规则确定后，其结果唯一确定
3、k近邻法三要素：
(1) 距离度量、k值得选择和分类决策规则。常用的距离度量是欧氏距离及更一般的Lp距离。k值小时，k近邻模型更复杂；k值大时，k近邻模型更简单。
（2）k值得选择反映了对近似误差与估计误差之间得权衡，通常由交叉验证选择最优的k。
（3）常用的分类决策规则是多数表决，对应于经验风险最小化。
4、k近邻法的实现需要考虑如何快速搜索k个最近邻点。kd树是一种便于对k维空格键中的数据进行快速检索的数据结构。kd树是二叉树，表示对k维空间的一个划分，其每个节点对应于k维空间划分中的一个超矩形区域。利用kd树可以省去对大部分数据点的搜索，从而减少搜索的计算量。
kd树
k近邻法最简单的实现是线性扫描，及计算输入实例与每一个训练实例的距离。但是，当训练集很大的时候，计算将非常耗时。为了提高k近邻搜索的效率，可采用kd树的方法。
详细讲述：
1、Kd树是一种对K维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构。
2、Kd树是二叉树，表示对k维空间的一个划分。构造kd树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将k维空间切分，构成一系列的k维超矩形区域。Kd树的每一个结点对应于一个k维超矩形区域。
3、构造kd树的方法如下：
（1）构造根结点，使得根结点对应于k维空间中包含所有实例点的超矩形区域；
（2）通过下面的递归方法，不断地对k维空间进行切分，生成子结点。
（3）在超矩形区域(结点)上选择一个坐标轴和在此坐标轴上的一个切分点，确定一个超平面，这个超平面通过选定的且分店并垂直于选定的坐标轴，将当前超矩形区域且分为左右两个子区域(子结点)；这时，实例被分到两个字区域。
（4） 这个过程直到子区域内没有实例时终止(终止时的结点为叶节点)。在此过程中，将实例保存在相应的结点上。
网上有关于kd树的一个详细解释，里面的图片和文字解析，有助于理解
https://www.jianshu.com/p/ffe52db3e12b
通常，依次选择坐标轴对空间划分，选择训练实例点在选定坐标轴上的中位数为切分点，这样得到的kd树是平衡的。
总结：
KNN是比较容易理解的一个算法，所以在此很少去讲述。网上有很多优秀的博主对此进行详细的讲述。
例如下面的大牛：
谢厂节：https://blog.csdn.net/xundh/article/details/73611249
Jack-Cui : https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/75172850
