介绍：

在sklearn库中，KNeighborsClassifier是实现K近邻算法的一个类，一般都使用欧式距离进行测量。

这个类的结构如下：

`sklearn.neighbors`.KNeighborsClassifier

class sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=’uniform’, algorithm=’auto’, leaf_size=30,p=2, metric=’minkowski’, metric_params=None, n_jobs=1, **kwargs)

在官方文档中，每个参数的含义：

n_neighbors：就是选取最近的点的个数：k

leaf_size：这个是构造树的大小，值一般选取默认值即可，太大会影响速度。

n_jobs ：默认值1，选取-1占据CPU比重会减小，但运行速度也会变慢，所有的core都会运行。

这个类中的方法，在文档中的说明：

小试牛刀：

导库：

import numpy
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as kNN

构造训练集和对应的标签：

trainmat = numpy.array([[1,2,3],[2,3,5],[55,33,66],[55,33,66]])
label = numpy.array([0,0,1,1])

实例化分类器，并训练数据：

neigh = kNN(n_neighbors=3, algorithm='auto', weights='distance', n_jobs=1)
neigh.fit(trainmat,label)

训练完后会看到分类器的参数：

然后写一个测试数组：

testmat = numpy.array([2,3,4],[55,33,66])

我们使用三个最长用的方法，来看一下分类的结果：

结果很乐观，测试数组testmat中的两组值分别属于标签0和1的概率是0.99275805和1。

实战：

我们使用K近邻算法来区分数字。

这些数字是由0和1组成的txt文本文件，一个有10个数字，训练集和测试集在项目文件中提供。

github中的链接：点击打开链接

https://github.com/smallsmallcase/KNeighborsClassifier

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