简单实例助你掌握机器学习K近邻算法

前言

K最近邻（k-Nearest Neighbor，K-NN）算法是一种基于监督学习的机器学习方法，通常也被称为K-NN算法，最早由Cover和Hart在1968年提出。该算法可以应用于分类任务以及回归任务。作为一种理论基础较为完善的机器学习方法，关于K近邻算法的相关资料十分丰富，涵盖其运行流程、适用场景等多个方面。然而，在网络上大多数关于K近邻算法的讲解内容往往显得复杂冗长，并且缺少简洁易懂的代码实例。这种状况无疑增加了学习难度。因此，在本文中我们将通过最基础的实例，帮助读者轻松掌握K近邻算法的核心要点。

基本原理概述

K近邻算法的核心思想在于，针对特定的训练数据集，当面对新的输入样本时，会在训练集中寻找与该样本最为接近的K个样本。随后依据“多数决定”的原则，将新样本归类为这K个样本中数量最多的类别。

换句话说，该方法本质上是通过训练数据集对特征空间实施划分，并借助度量不同特征值之间距离的方式来实现分类。如图所示，在给定的红色与蓝色训练样本中，绿色代表待测试的样本。接下来需要计算绿色点与其他各点之间的距离，并从中挑选出与绿点距离最近的K个点。若设定K=1，则这一个最近邻点为蓝色，那么预测结果即为绿色属于类别1（蓝色）；而当K=3时，若最近邻的三个点中有两个为红色、一个为蓝色，则根据“多数决定”原则，预测结果应归类为