《机器学习实战》-----第二章KNN

KNN算法是基本的机器学习方法,其原理很简单:如果一个实例在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最近邻）的实例中的大多数属于某一个类别，则该实例也属于这个类别。 如下图所示:

有两种类型的样本数据，一类是蓝色的正方形，另一类是红色的三角形，中间绿色的圆形是待分类数据.如果K=3，那么离绿色点最近的有2个红色的三角形和1个蓝色的正方形，这三个点进行投票，于是绿色的待分类点就属于红色的三角形。而如果K=5，那么离绿色点最近的有2个红色的三角形和3个蓝色的正方形，这五个点进行投票，于是绿色的待分类点就属于蓝色的正方形。
KNN算法的关键有两个:

1. 特征空间的选择,也就是你如何来定义各个特征的距离;
2. K值的选择,也就是最近邻的范围的选择;

在《机器学习实战》中给了两个例子,一个是关于网站约会推荐,一个是手写数字识别,相关的代码和注释都在我的github上:
KNN

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参考资料:KNN算法原理详解