K-近邻算法（KNN）

kNN的英文全称是：k nearest neighbor，直译过来的意思就是k个最相近的邻居。所以，kNN的算法思想，简单而言，就是利用与待分类对象最相近的k个已知对象的特征，来决定待分类对象的特征。这种分类方法的思想简单，在实际分类效果中，表现也较为优异，是数据挖掘的分类领域中的一种入门算法。
下面以一个图例来具体说明kNN的具体思想：

图片中有三种颜色表示的诸多实点，分别代表了三种不同的类别。中间的黑色叉号代表了待分类的对象。在对X进行分类的时候，首先需要计算X与所有已知对象之间的距离，然后选择这些距离中最小的k个对象，最后将这k个对象中所属类别最多的那个类，作为X的最终分类。
从图中可以看到，与X最相邻的5个对象中，有4个对象属于红色分类，有1个对象属于绿色分类，所以，我们将X的最终分类认定为红色类。
通过上述的实例的分析，对kNN算法的思想就有了更进一步的理解。接下来，我们把kNN算法的具体步骤进行一下总结：

1. 获取数据集，对数据进行预处理，以满足算法的格式需要

2. 分别计算待分类对象与所有数据集中的其他对象之间的距离

3. 设定k值得大小，并筛选距离最小的k个对象

4. 对k个对象进行统计，获得在k个对象中，各类别所拥有对象的个数

5. 将对象个数最多的类别，作为待分类对象的最终分类结果

基于上述算法的具体步骤，我们需要考虑以下若干问题：

1. 算法的数据格式问题
2. 对象之间的距离计算
3. k值的选择
4. 算法的计算量