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k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN）是一种基本分类与回归方法。

k近邻法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k近邻法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。因此，k近邻法不具有显式的学习过程。k近邻法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型”。k值的选择、距离度量及分类决策规则是k近邻法的三个基本要素。

此时K=3，待确定的样本寻找离它最近的三个样本

kNN（k-Nearest Neighbors，k近邻）是机器学习中非常基础的一种算法，算法原理简单而且容易实现，结果精度高，无需估计参数，无需训练模型，而且不仅可以用于分类任务，还可以应用到回归问题。作为开始学习机器学习的入门是一个很好的选择。

俗话说：近朱者赤，近墨者黑，物以类聚，人以群分。KNN算法就是这样。它使相同类别的样本在特征空间中聚集在一起。

分类时一般采用多数表决投票法，即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本，预测为里面有最多类别数的类别。回归时，一般是选择平均法，即最近的K个样本的样本输出的平均值作为回归预测值。

简单来说就是计算输入数据D与所有样本点的距离，然后取最小的前k个样本的标签的统计即可。

如下图，现在有三种颜色的点分布在二维空间中，对应了分类任务中的训练样点的三个类别。现在我们希望推测图中黄色圆的那个点是属于那个类别，那么knn算法将计算该点与所有训练样点之间的距离，并且挑选出距离最小的k个样点（此处k=4，根据实际需要自定义），那么黄色点的类别将通过图中连接的4个点来判断。很明显，这4个点均为红色类别，那么黄色点被推测为红色类别。

同理，再看下图所示，此时这4个样本点包含了2个类别，针对这样的情况，knn算法通常采用投票法来进行类别推测，即找出k个样本点中类别出现次数最多的那个类别，因此黄色点的类型被推测为蓝色类别。

KNN算法的主要实现步骤：

计算测试数据与各训练数据之间的距离。
按照距离的大小进行排序。
选择其中距离最小的k个样本点。
确定K个样本点所在类别的出现频率。
返回K个样本点中出现频率最高的类别作为最终的预测分类。

K-Means与KNN

　　　　初学者很容易把K-Means和KNN搞混，两者其实差别还是很大的。

　　　　K-Means是无监督学习的聚类算法，没有样本输出；而KNN是监督学习的分类算法，有对应的类别输出。KNN基本不需要训练，对测试集里面的点，只需要找到在训练集中最近的k个点，用这最近的k个点的类别来决定测试点的类别。而K-Means则有明显的训练过程，找到k个类别的最佳质心，从而决定样本的簇类别。

　　　　当然，两者也有一些相似点，两个算法都包含一个过程，即找出和某一个点最近的点。两者都利用了最近邻(nearest neighbors)的思想。

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