K近邻(K-Nearest Neighbor，KNN)学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k 个训练样本，然后基于这k 个" 邻居"的信息来进行预测。通常， 在分类任务中可使用"投票法"， 即选择这k 个样本中出现最多的类别标记作为预测结果。一句话可以概括为“近朱者赤，近墨者黑”。 KNN没有显式的训练过程，它在训练阶段仅仅是把样本保存起来，在此阶段基本上不会耗费时间。在收到样本后再进行处理，具体处理方式后面会讲到。KNN中最重要的一个参数就是K的取值，K取不同的值，结果可能会有所区别。 接下来，看一看KNN“投票法”的具体使用，如图所示，当K=1时，分类器将测试样本判别为正例；当K=3时，分类器将测试样本判别为负例；当K=5时，分类器又将其判别为正例。由此可见，KNN的选取是非常重要的。

输入：假设训练数据集D现在有m个样本，每个样本对应一个类别y，且每个样本有n个特征，则训练数据集D可以表示为： 式中， x i x_i xi​为样本的特征向量， y i y_i yi​为样本所对应的类别。 输出：样本x所属的类别y

前面我们说过，KNN是基于某种距离度量找出训练集中与测试集样本最靠近的k 个训练样本，然后再通过找出的这K个训练样本利用“投票法”来判断测试样本的类别。那么这个距离度量我们一般选择用 L p L_p Lp​距离作为其距离度量，其计算公式如下： 式中， x i x_i xi​=( x i 1 x_i^1 xi1​， x i 2 x_i^2 xi2​，……， x i n x_i^n xin​)， x j x_j xj​=( x j 1 x_j^1 xj1​， x j 2 x_j^2 xj2​，……， x j n x_j^n xjn​)， p p p>=1。 当 p p p=1时，此时的 L p L_p Lp​距离被称为曼哈顿距离(Manhattan distance)，其计算公式如下： 当 p p p=2时，此时的 L p L_p Lp​距离被称为欧氏距离(Euclidean distance)，其计算公式如下： 综上所述，当p值不同时，那么紧邻点的选取可能存在一定的差别，分析问题时，要具体问题具体分析，根据数据集进行多次试验，选取合适的距离公式。

K值的选择会对KNN算法的辨识结果产生非常大的影响。K值较小时，可能会使整体的模型变的复杂，容易发生过拟合；但是选取的K值较大时，可能会使整体的模型变的简单，容易发生欠拟合。因此，在实际应用中，一般会选取比较小的值，通过实验验证其最优的K值。

（1）假设有一个带有类别的的训练样本集D，每个样本包 n 个特征；该样本集中包含每个样本和其所属类别的对应关系，详情参考本文第一个公式。

（2）输入一个类别未知的新样本(测试样本)，将新样本的每个特征与训练样本集中样本对应的特征进行比较，其具体过程如下： 1.选取 L p L_p Lp​距离(一般默认欧氏距离)，计算测试样本与训练样本集中每个样本的欧氏距离。 2.对第一步所求得的欧氏距离进行从小到大的排序，越小表示越相似。 3.选取前K个距离最近的样本数据所对应的类别标签

（3）求解K个分类标签中出现次数最多的类别标签作为测试样本的类别。

优点：模型简单易懂，精度较高，对异常值不敏感，无需训练，无需估计参数。 缺点：计算量大，耗费时间长，每次分类都需要重新计算；无法处理数据集分类不平衡的问题。

参考文献： 1.李航-《统计学习方法》 2.周志华-《机器学习》

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