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分类算法-k近邻算法(KNN)

定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)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。

来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法

K近邻算法需要做标准化处理

计算距离公式

两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离

比如说，a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3)

sklearn k-近邻算法API

sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto')
	 n_neighbors：int,可选（默认= 5），k_neighbors查询默认使用的邻居数 

	algorithm：{‘auto’，‘ball_tree’，‘kd_tree’，‘brute’}，可选用于计算最近邻居的算法：
	‘ball_tree’将会使用BallTree，‘kd_tree’将使用 KDTree。
	‘auto’将尝试根据传递给fit方法的值来决定最合适的算法。 (不同实现方式影响效率)

k-近邻算法优缺点

优点：
简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练

缺点：
懒惰算法，对测试样本分类时的计算量大，内存开销大
必须指定K值，K值选择不当则分类精度不能保证

使用场景：小数据场景，几千～几万样本，具体场景具体业务
去测试

k-近邻算法实现

加快搜索速度——基于算法的改进KDTree,API接口里面有实现