KNN 算法 的全稱是 K-Nearest Neighbor ，中文為 K 近鄰 算法，它是基於 距離 的壹種算法，簡單有效。
KNN 算法 即可用於分類問題，也可用於回歸問題。
假如我們統計了壹些 電影數據，包括電影名稱，打鬥次數，接吻次數，電影類型 ，如下：
可以看到，電影分成了兩類，分別是動作片和愛情片。
如果現在有壹部新的電影A，它的打鬥和接吻次數分別是80 和7，那如何用KNN 算法對齊進行分類呢？
我們可以將打鬥次數作為 X 軸 ，接吻次數作為 Y 軸 ，將上述電影數據畫在壹個坐標系中，如下：
通過上圖可以直觀的看出，動作電影與愛情電影的分布範圍是不同的。
KNN 算法 基於距離，它的原理是： 選擇與待分類數據最近的K 個點，這K 個點屬於哪個分類最多，那麽待分類數據就屬於哪個分類 。
所以，要判斷電影A 屬於哪壹類電影，就要從已知的電影樣本中，選出距離電影A 最近的K 個點：
比如，我們從樣本中選出三個點（即 K 為 3），那麽距離電影A 最近的三個點是《功夫》，《黑客帝國》和《戰狼》，而這三部電影都是動作電影。因此，可以判斷電影A 也是動作電影。
另外，我們還要處理兩個問題：
關於點之間的距離判斷，可以參考文章 《計算機如何理解事物的相關性》 。
至於K 值的選擇，K 值較大或者較小都會對模型的訓練造成負面影響，K 值較小會造成 過擬合 ，K 值較大 欠擬合 。
因此，K 值的選擇，壹般采用 交叉驗證 的方式。
交叉驗證的思路是，把樣本集中的大部分樣本作為訓練集，剩余部分用於預測，來驗證分類模型的準確度。壹般會把 K 值選取在較小範圍內，逐壹嘗試K 的值，當模型準確度最高時，就是最合適的K 值。
可以總結出， KNN 算法 用於分類問題時，壹般的步驟是：
如果，我們現在有壹部電影B，知道該電影屬於動作電影，並且知道該電影的接吻次數是 7 ，現在想預測該電影的打鬥次數是多少？
這個問題就屬於 回歸問題 。
首先看下，根據已知數據，如何判斷出距離電影B 最近的K 個點。
我們依然設置K 為3，已知數據為：
根據已知數據可以畫出下圖：
圖中我畫出了壹條水平線，這條線代表所有接吻次數是7 的電影，接下來就是要找到距離 這條線 最近的三部（K 為 3）動作電影。
可以看到，距離這條水平線最近的三部動作電影是《功夫》，《黑客帝國》和《戰狼》，那麽這三部電影的打鬥次數的平均值，就是我們預測的電影B 的打鬥次數。
所以，電影B 的打鬥次數是：
本篇文章主要介紹了 KNN 算法 的基本原理，它簡單易懂，即可處理分類問題，又可處理回歸問題。
KNN 算法 是基於 距離 的壹種機器學習算法，需要計算測試點與樣本點之間的距離。因此，當數據量大的時候，計算量就會非常龐大，需要大量的存儲空間和計算時間。
另外，如果樣本數據分類不均衡，比如有些分類的樣本非常少，那麽該類別的分類準確率就會很低。因此，在實際應用中，要特別註意這壹點。
（本節完。）
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