K-近邻1-算法简介

1 什么是K-近邻算法

1.1 K-近邻算法(KNN)概念

• 定义：
  如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法

• 距离公式
  欧式距离
  
  

1.2 电影类型分析

假设我们现在有几部电影

其中？ 号电影不知道类别，如何去预测？我们可以利用K近邻算法的思想

分别计算每个电影和被预测电影的距离，然后求解

1.3 KNN算法流程总结

1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离

2）按距离递增次序排序

3）选取与当前点距离最小的k个点

4）统计前k个点所在的类别出现的频率

5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类