K-近邻算法（kNN）

k-近邻算法是通过测量不同特征值之间的距离来进行分类的方法

优点：精度高 对异常值不敏感 无数据输入设定

缺点：计算复杂度高 空间复杂度高

使用范围：数值型和标称型

算法原理：
存在一个样本数 据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据 与所属分类的对应关系。输人没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的 特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们 只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数。 最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。

算法伪代码：
1、计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离
2、按照距离递增次序排序
3、选取与当前点距离最小的k个点
4、确定在这k个点中不同类别中出现点的次数
5、在这k个点中同一类别的点出现的次数最多的则为当前点的预测类别

Python 代码：

# -*- coding: utf-8 -*-from numpy import *import operator#导入已知类别和特征数据def createDataset():    group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])    labels = ['A','A','B','B']    return group, labelsimport kNNgroup, labels = kNN.createDataset()#kNN算法def classify0(inX, dataSet, labels, k):    dataSetSize = dataSet.shape[0]    diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet    sqDiffMat = diffMat**2    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)    distances = sqDistances**0.5    sortedDistIndicies = distances.argsort()    classCount={}    for i in range(k):        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1    sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key = operator.itemgetter(1), reverse = True)    return sortedClassCount[0] [0]