一 邻近算法的基本介绍 1 基本说明
邻近算法又叫做K临近算法或者KNN(K-NearestNeighbor)，是机器学习中非常重要的一个算法，but它简单得一塌糊涂，其核心思想就是样本的类别由距离其最近的K个邻居投票来决定。现在假设我们已经有一个已经标记好的数据集，也就是说我们已经知道了数据集中每个样本所属于的类别。这个时候我们拥有一个未标记的数据样本，我们的任务是预测出来这个数据样本所属于的类别。显然邻近算法是属于监督学习(Supervised Learning)的一种，它的原理是计算这个待标记的数据样本和数据集中每个样本的距离，取其距离最近的k个样本，那么待标记的数据样本所属于的类别，就由这距离最近的k个样本投票产生。在这个过程中，有一个动作是标记数据集，这一点在企业中一般是有专门人来负责标记数据的。
2 举例说明为了更加直观的了解邻近算法，请看下面的例子。有两种水果长得非常像，一个是菠萝，另一个是凤梨，很长一段时间我都以为它们是同一种水果。
菠萝与凤梨的核心区别是菠萝的叶子有刺，而凤梨的叶子没有刺。菠萝的凹槽处的颜色是黄色，而凤梨的凹槽处的颜色是绿色。首先我们把这两种水果抽取出其中的两个特点(凹槽处的颜色、叶子上是否有刺)后，放入一个直角坐标系中吧。如下图：
我们按照两种水果的特点，已经把它们放在了直角坐标系中，按照我们所说的算法原理，此时有一个未标记的样本，我们来预测这个样本到底是属于哪种水果。如下图，这个时候来了一个未标记的样本，也就是不知道是什么类别的水果。
在原理中，我们说过，由其最近的K个邻居来投票决定，这个未标记的水果到底是什么水果，那么这个时候，我们把K的值设置为3，如下图:
从图片中，我们看到，在K的值为3的时候，与未标记样本最近的3个邻居其中2个为菠萝，而1个为凤梨，那么这个时候我们预测这个未知的水果为菠萝。 3 伪代码说明
我们先来看一下如何用伪代码来实现这个算法，这样我们在后边的学习中才能更好的写出来这段代码。
第一步，我们设x_test为待标记的数据样本，x_train为已标记的数据集。
第二步，遍历x_train中的所有样本，计算每个样本与x_test的距离，并把距离保存在distance数组中。
第三步，对distance数组进行排序，取距离最近的k个点，标记为x_knn。
第四步，在x_knn中统计每个类别的个数，即class0(类别0)在x_knn中有几个样本，class1 (类别1)在x_knn中有几个样本。
第五步，待标记样本的类别，就是x_knn中样本个数最多的那个类别。
4 优缺点分析优点：准确性高，对异常值有较高的容忍度，原因是异常值会单独分布在坐标系的一个角落，取k个邻居的时候大概率失去不到这个异常值的。
缺点：计算量大，对内存的需求也大，因为它每次对一个未标记的样本进行分类的时候，都需要全部计算一下距离。