简单易懂教会你KNN算法

1、什么是KNN算法？

KNＮ全称是k-Nearest Neighbors，意思是Ｋ个最近的邻居。
ＫNN算法从名字上我们就可以很直观地看出它的原理：从所有的训练样本中找出和未知最近的K个样本，将k个样本中出现最多的类别就是赋给未知样本。
举个例子，大家都知道农场里的鹰的故事，鹰从小就在农场里长大，不知道自己是什么种类，如果在它生活的环境里恰好有鸡也有鹰，那么它会认为自己是鹰还是鸡呢？
放张图：
假设绿色的圆是农场里的鹰，蓝色正方形是附近的老鹰，红色三角形是农场里的鸡，农场里的鹰会认为自己是鹰还是鸡，取决于它自己心里的“K”，如果K是3，那么它会认为自己是鸡，如果K是5那么它会认为自己是鹰。
可见环境的影响是多么重要，而且我们也应该开阔自己的视野，让自己成为一只老鹰而不是农场里的一只鸡。

2、KNN算法能做什么？

通过上述的例子，我们可以看出KNN算法可以用来进行分类。其实ＫＮＮ　算法不仅仅可以用来进行分类，还可以用进行匹配，比如说进行匹配等等。

3、如何实现KNN算法？

KNN算法的实现就是取决于，未知样本和训练样本的“距离”。那么如何求出两个样本之间的“距离呢？
我们计算“距离”可以利用欧式距离算法：

欧式距离算法可以算出N维向量之间的距离。
那么我们怎么利用欧式距离算法求出两个样本之间的距离？
把两个样本里的n个属性都用数字描述，然后用欧式距离算法求出n个属性之间的距离。
举个例子实现利用KNN实现电影分类：

3、我用KNN算法做过的一个小项目

经过上面的介绍，我相信大家都对KNN算法有了一个大致的了解，我们可以试着用KNN算法做出一个自己的小项目。我自己做的一个是用ＫＮＮ算法实现手写识别，各位有兴趣的话可以一起交流一下。