机器学习100天，今天讲的是：K 近邻分类算法-理论。

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一、什么是 K 近邻算法

K 近邻算法也叫 KNN(k-Nearest Neighbor)算法，它是一个比较成熟也是最简单的机器学习算法之一。K 近邻分类算法的思路是：如果一个样本在特征空间中与 K 个实例最为相似(即特征空间中最邻近)，那么这 K 个实例中大多数属于哪个类别，则该样本也属于这个类别。

如上面这张图所示，二维平面上有两个类别：红色三角形表示类别 0，蓝色正方形表示类别 1，现在有一个绿色圆形样本，判断它属于哪一类？如果选择 k=3 的话，则在距离绿色样本最近的 3 个实例中（这个黑色圆圈所在的范围），有两个是红色三角形，一个是蓝色正方形。则算法判断该样本属于红色三角形，即类别 0。

KNN 算法在训练过程中，将所有训练样本的输入和输出标签(label)都存储起来。测试过程中，计算测试样本与每个训练样本的距离，选取与测试样本距离最近的前 k 个训练样本。然后对着 k 个训练样本的 label 进行投票，票数最多的那一类别即为测试样本的类别。KNN 算法实际上是一种识记类算法，但它也包含了以下几个缺点：

• 训练过程需要将所有的训练样本极其输出标签存储起来，因此，空间成本很大。