一、基本原理
存在一个样本数据集合（也称训练样本集），并且样本集中每个数据都存在标签。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。
我们一般只选择样本集中前k（k通常是不大于20的整数）个最相似的数据，最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
二、算法流程
1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；
2）按照距离递增次序排序；
3）选取与当前点距离最小的k个点；
4）确定前k个点所在类别的出现频率；
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。
三、算法的特点
优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。
缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。
适用数据范围：数值型和标称型。
四、python代码实现
1、创建数据集
def create_data_set():
group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]])
labels = [‘A‘, ‘A‘, ‘B‘, ‘B‘]
return group, labels
2、实施KNN算法
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#功能：将每组数据划分到某个类中
#输入变量：inx， data_set，labels，k
# 分类的向量，样本数据，标签，k个近邻的样本
#输出变量：sorted_class_count[0][0] 选择最近的类别标签
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def classify0(inx, data_set, labels, k):
data_set_size = data_set.shape[0] # 获得数组的行数
# 利用tile(inx, (data_set_size, 1))，在原来的基础上再构造data_set_size*1的inx
# 每行数据相当于某个矢量点的坐标
# 对每行数据进行求和，得到一个data_set_size*1的矩阵
# 最后计算欧式距离
diff_mat = tile(inx, (data_set_size, 1))-data_set
sq_diff_mat = diff_mat**2
sq_distances = sq_diff_mat.sum(axis=1)
distances = sq_distances**0.5
# argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值
sorted_dist_indicies = distances.argsort()
class_count = {}
for i in xrange(k):
vote_label = labels[sorted_dist_indicies[i]]
# get相当于一条if...else...语句
# 如果参数vote_label不在字典中则返回参数0，如果vote_label在字典中则返回vote_label对应的value值
class_count[vote_label] = class_count.get(vote_label, 0) + 1
# items以列表方式返回字典中的键值对，iteritems以迭代器对象返回键值对，而键值对以元组方式存储，即这种方式[(), ()]
# operator.itemgetter(0)获取对象的第0个域的值，即返回的是key值
# operator.itemgetter(1)获取对象的第1个域的值，即返回的是value值
# operator.itemgetter定义了一个函数，通过该函数作用到对象上才能获取值
# reverse=True是按降序排序
sorted_class_count = sorted(class_count.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
return sorted_class_count[0][0]
3、代码测试
def main():
group, labels = create_data_set()
sorted_class_labels = classify0([0, 0], group, labels, 3)
print ‘sorted_class_labels=‘, sorted_class_labels
if __name__ == ‘__main__‘:
main()