k近邻算法（kNN）：简单粗暴

kNN(k-nearest neighbors algorithm)

这是一个简单粗暴的分类器(Classifier)算法，分类效果不错，但是对于异常值不敏感，而且算法的复杂度高，每次计算都要遍历整个训练集（Training Data Set）,效率不高.

距离量度相似性 #1

kNN算法的思想就是把整个训练集在依照特征值坐标轴标定后，把测试量标定到特征值空间后，计算测试量与所有训练数据的距离，按照距离从小到大排列，选取距离最小的k个训练点，统计这k个点的Labels数量最多的Label就是kNN得到的分类结果（简单说，就是测试量和训练集的哪个（些）量最相似）。

归一化不同特征量距离 #2

考虑两组特征量(A、B)，A的数量级为1，B的数量级为100000，当用距离来衡量相似性时，B的大小远大于A，所以只有B在起作用，A被忽略了，然而我们是想A、B的权重一样的，所以我们要把A、B归一化，以使得A、B一起决定距离.
归一化公式：

python 代码如下：

def autoNorm(dataSet):    minVals = dataSet.min(0)    maxVals = dataSet.max(0)    ranges = maxVals - minVals    normDataSet = zeros(shape(dataSet))    m = dataSet.shape[0]    normDataSet = (dataSet-tile(minVals, (m,1)))/tile(ranges, (m,1))    return normDataSet, ranges, minVals

算法构建与应用 #3

手写数字识别demo：

相关参数：

k=15
2.3M训练集数据
准确度较高（与训练集和个人书写习惯相关性大）