K 最近邻 (KNN) 算法是一种非参数化的监督学习分类器，它利用邻近度来对单个数据点的分组进行分类或预测。它是当今机器学习中使用的最广泛且最简便的分类与回归分类器之一。
k近邻算法，也称为 KNN 或 k-NN，是一种非参数、有监督的学习分类器，KNN 使用邻近度对单个数据点的分组进行分类或预测。 虽然 k近邻算法 (KNN) 可以用于回归或分类问题，但它通常用作分类算法，假设可以在彼此附近找到相似点。
对于分类问题，根据多数票分配类别标签，也就是使用在给定数据点周围最常表示的标签。 虽然这在技术上被认为是"最高票制"，但"多数票"一词在文学中更常用。 这两个术语之间的区别在于，"多数票"在技术上要求超过 50% 的多数，这主要适用于只有两个类别的情况。 有多个分类时（例如四个类别），不一定要求 50% 的投票才能对一个分类下结论；您可以分配一个投票率超过 25% 的类别标签。 威斯康星大学麦迪逊分校通过 此处的 示例很好地总结了这一点 （链接位于 ibm.com 外部）。
回归问题使用与分类问题类似的概念，但在这种情况下，取 k 个最近邻的平均值来对分类进行预测。 这里的主要区别是分类用于离散值，而回归用于连续值。 但是，在进行分类之前，必须定义距离。 最常用的是欧几里得距离，我们将在下面深入研究。
还值得注意的是，k近邻算法 (KNN) 也是"惰性学习"模型家族的一部分，这意味着它只是存储训练数据集，而不是经历训练阶段。 这也意味着所有计算都发生在进行分类或预测时。 由于 k近邻算法 (KNN) 严重依赖内存来存储其所有训练数据，因此也称为基于实例或基于内存的学习方法。
Evelyn Fix 和 Joseph Hodges 在 1951 年的这篇 论文 （链接位于 ibm.com 外部） 中提出了围绕 k近邻算法 (KNN) 模型的最初想法，而 Thomas Cover 在他的 研究 （链接位于 ibm.com 外部）中扩展了他们的概念：“最近邻模式分类”。 虽然这种算法不再像以前那样受欢迎，但由于其简单性和准确性，仍然是人们在数据科学中学习的首选算法之一。 然而，随着数据集的增长，k近邻算法 (KNN) 变得越来越低效，影响了整体模型的性能。 k近邻算法 (KNN) 通常用于简单的推荐系统、模式识别、数据挖掘、金融市场预测、入侵检测等。
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总结一下，k近邻算法 (KNN) 的目标是识别给定查询点的最近邻，以便我们可以为该点分配一个类标签。 为了做到这一点，k近邻算法 (KNN) 有几个要求：
确定距离度量
为了确定哪些数据点最接近给定查询点，需要计算查询点与其他数据点之间的距离。 这些距离度量有助于形成决策边界，而决策边界可将查询点划分为不同的区域。 你通常会看到使用 Voronoi 图可视化的决策边界。
虽然可以选择多种距离度量，但本文仅涵盖以下几种：
欧几里得距离（p=2） ：这是最常用的距离度量，仅限于实值向量。 使用下面的公式，可以测量查询点和被测量的另一个点之间的直线。
曼哈顿距离 (p=1)：它是另一种常用的距离测量方法，可用于测量两点之间的绝对值。同时，它也被称为出租车距离或城市街区距离，因为它通常会使用网格来呈现，以便说明如何通过城市街道从一个地址导航到另一个地址。
闵科夫斯基距离：此距离测量方法是欧几里德距离与曼哈顿距离指标的广义形式。以下公式中的参数 p 可用于创建其他距离指标。当 p 等于 2 时，欧几里德距离可通过此公式来表示，而曼哈顿距离则由 p 等于 1 来表示。
汉明距离：此技术通常会用于布尔矢量或字符串矢量，以便识别这些矢量出现互不匹配的点。因此，它也被称为重叠指标。该指标可用以下公式来表示：
例如，如果存在以下字符串，则汉明距离为 2，因为只有其中两个值不同。
k近邻算法 (KNN) 中的 k 值定义了将检查多少个邻居以确定特定查询点的分类。 例如，如果 k=1，实例将被分配到与其单个最近邻相同的类。 定义 k 可以是一种平衡行为，因为不同的值会导致过拟合或欠拟合。 k 值越小，可能导致方差越大，但如果偏差较低，以及 k 值越大可能导致偏差较高且方差较低。 k 的选择将很大程度上取决于输入数据，因为具有更多异常值或噪声的数据可能会在 k 值较高时表现更好。 总体而言，建议 k 使用奇数以避免分类联系，交叉验证策略可以帮助你为数据集选择最佳 k。
k近邻算法 (KNN) 和 python
要深入研究，您可以通过使用 Python 和 scikit-learn（也称为 sklearn）来了解有关 k近邻算法 (KNN) 的更多信息。 Watson Studio 中的 教程 可帮助您学习该库的基本语法，该库还包含其他流行的库，如 NumPy、pandas 和 Matplotlib。 以下代码是如何使用 k近邻算法 (KNN) 模型创建和预测的示例：
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
model_name = 'K-Nearest Neighbor Classifier'
knnClassifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5, metric = 'minkowski', p=2)
knn_model = Pipeline(steps=[('preprocessor', preprocessorForFeatures), ('classifier' , knnClassifier)])
knn_model.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn_model.predict(X_test)
k近邻算法 (KNN) 已在各种应用中得到运用，主要是在分类中。 其中一些用例包括：
数据预处理：数据集经常有缺失值，但 k近邻算法 (KNN) 可以在称为缺失数据插补的过程中估计这些值。
推荐引擎：通过使用来自网站的点击流数据，k近邻算法 (KNN) 已被用于向用户提供有关其他内容的自动推荐。 这项研究（链接位于 ibm.com 外部）显示用户已分配到特定的分组，并根据该分组的用户行为，为他们提供建议。 然而，考虑到 k近邻算法 (KNN) 的缩放问题，这种方法对于较大的数据集可能不是最优的。
金融：该算法也被用于各种金融和经济用例。 例如，一篇论文 （链接位于 ibm.com 外部） 展示了如何通过对信用数据使用 k近邻算法 (KNN) 来帮助银行评估向组织或个人提供贷款的风险。 它用于确定贷款申请人的信用状况。 另一份期刊 （链接位于 ibm.com 外部） 重点介绍了它在股票市场预测、货币汇率、交易期货和洗钱分析中的用途。
医疗保健：k近邻算法 (KNN) 还应用于医疗保健行业，预测心脏病发作和前列腺癌的风险。 该算法用于计算最有可能的基因表达。
模式识别：k近邻算法 (KNN) 还有助于识别模式，例如文本和数字分类 （链接位于 ibm.com 外部）。 这对于识别表格或邮寄信封上的手写数字特别有用。
就像任何机器学习算法一样，k近邻算法 (KNN) 也有其优点和缺点。 根据项目和应用，它可能是也可能不是正确的选择。
易于实现：鉴于算法的简单性和准确性，它是新数据科学家将学习的首批分类器之一。
轻松适应：随着新训练样本的增加，算法会根据任何新数据进行调整，因为所有训练数据都存储在内存中。
很少的超参数：k近邻算法 (KNN) 只需要 a k 值和距离度量，与其他机器学习算法相比，所需的超参数很少。
不能很好地扩展：由于 k近邻算法 (KNN) 是一种惰性算法，因此与其他分类器相比，它占用了更多的内存和数据存储。 从时间和金钱的角度来看，这可能是昂贵的。 更多的内存和存储将增加业务开支，而更多的数据可能需要更长的时间来计算。 虽然已经创建了不同的数据结构（例如 Ball-Tree）来解决计算效率低下的问题，但分类器是否理想可能取决于业务问题。
维度的诅咒：k近邻算法 (KNN) 容易成为维度诅咒的受害者，这意味着它在高维数据输入时表现不佳。 这有时也称为峰值现象 （链接位于 ibm.com 外部），在算法达到最佳特征数量后，额外的特征会增加分类错误的数量，尤其是当样本尺寸较小时。
容易过拟合：由于"维度的诅咒"，k近邻算法 (KNN) 也更容易过拟合。 虽然利用特征选择和降维技术来防止这种情况发生，但 k 的值也会影响模型的行为。 较小的 k 值可能会过度拟合数据，而较大的 k 值往往会"平滑"预测值，因为它是对更大区域或邻域的值进行平均。 但是，如果 k 的值太高，那么可能会欠拟合数据。