在机器学习里，要说哪一款非常实用的分类和回归工具，那不得不提到K 近邻算法（KNN），大家对它了解吗？下面这篇文章的笔者整理分享关于此的内容，感兴趣的同学过来了解了解吧！
K 近邻算法（KNN），听起来很高大上，其实本质就是一个“找邻居”的游戏。在机器学习的世界里，它可是一款非常实用的分类和回归工具。
它棱角分明，具有可解释性强，易实现的优点，在很多应用中扮演重要的角色。我们将一起探究它的算法原理、案例以及适用边界，一起慢慢地拆解它，使用它。
一、KNN算法的原理KNN（K-Nearest Neighbors）是一种基于实例的学习方法，它通过测量新样本与已知样本之间的距离，找到距离最近的 K 个邻居，然后根据这 K 个邻居的类别来决定新样本的类别。
概念中提到了一个词“最近”，那我们该如何定义样本间距离的远近呢？
通常来讲，我们会通过数学公式计算两个样本点之间的距离，最常见的一个计算方法就是欧式距离（Euclidean Space）。
最后再做一个简单的统计，找到距离待测样本点最近的 K 个样本点中，哪些类别最多。当然除了欧式距离，还有很多距离计算的方式，如曼哈顿距离、余弦距离等等。
总得来说，它不仅适用于分类问题，还能处理回归问题。
二、KNN案例之挑选适合的商店假设你是一个刚搬到城市的农村青年，对城市生活一无所知。但是，你有许多热情的邻居，他们愿意帮助你适应新环境。你家的周围有两家商店，一家卖水果，一家卖蔬菜。你想知道哪家商店更适合你，于是你开始了探索。
你首先去水果店，店主热情地迎接你，告诉你水果的新鲜程度和价格。然后你去蔬菜店，店主也热情地迎接你，告诉你蔬菜的新鲜程度和价格。你发现，水果店的水果种类更多，价格也更贵；而蔬菜店的价格相对便宜，种类虽然没有那么多，但也很丰富。最后，你根据自己的需求，决定经常去蔬菜店购买蔬菜。
这个过程，就像 KNN 算法的工作原理。你就像是待分类的新样本，两家商店就像是已知的类别。你通过比较两家商店的相似度（也就是水果和蔬菜的新鲜程度和价格），找到了距离你最近的那个邻居（也就是最适合你的蔬菜店），然后决定了自己的选择。
三、KNN算法的应用步骤计算方式，主要有以下几个步骤：
准备数据：收集一批已知类别的样本，构成训练集。
计算距离：对于每一个新样本，计算它与训练集中每个样本的距离。
找到最近邻：选出距离新样本最近的 K 个样本。
确定类别：根据这 K 个邻居的类别，决定新样本的类别。
关于K值的问题：需要注意的是K值是人工假定的选取样本数量，它会直接影响到模型的预测效果。
当 K 越小的时候，模型就越容易过拟合，因为预测结果与最近一个样本点强相关。而 K 越大的时候，就越容易欠拟合，因为预测结果要考虑所有样本的情况，就相当于没有预测。
所以，对于 K 的取值，一种有效的办法就是从 1开始不断地尝试，并对比准确率，然后选取效果最好的那个 K 值。
四、KNN算法的适用边界和优缺点【优点】简单易实现，可以快速解决多分类问题，并且相对于线性分类算法用一条直线来分割数据的方式来说，KNN 对于边界不规则的数据预测效果会更好。
【缺点】KNN 对于数据的容错性很低。比如，当待测样本周围的 K 个数据样本中存在错误样本的时候，就会对预测结果有很大的影响。KNN 一般适用于样本数较少的数据集。因为它在处理数据量比较大的样本时会非常耗时，所以，在实际工业中，我们一般会选用 Kd-tree 来进行预测。
【适用场景】在数据量不多，特征都相对单一的业务场景下很适合选择 KNN 算法。
五、最后的话总的来说，KNN 算法就像是一个热情友善的邻居，它用自己的智慧和经验，帮助你解决生活中的问题。只要你理解它的原理，掌握它的计算方法，就能充分利用它的优点，克服它的缺点，它可以快速的帮你实现目标。
如果用一句话来概括它，那就是“近朱者赤，近墨者黑”。
