K近邻算法原理

咱们来一起学习一下K近邻（k-nearest neighbors，简称KNN）算法的基本原理~

基本思想

首先来看这样一幅图：

我们根据涂色样本点和未涂色样本点 X 的距离给涂色样本点编号1-6，即：1号样本点距离X最近，其余次之。

那么问题来了：样本点 X 应该属于哪种颜色呢？是蓝色还是绿色？

其实，我们可以根据 X 的相邻样本点来判定。例如，和 X 距离最近的三个样本点中绿色占多数，那么 X 就属于为绿色；和 X 距离最近的 5 个样本点中蓝色占多数，那么 X 就属于蓝色。

这种解决问题的思路正是 K 近邻算法的基本思想：根据 K 个近邻样本的 y 值来预测自身的 y 值。具体到上面例子中的 y 值就是样本点的颜色。

K 近邻是监督学习中比较简单的一种算法，它既可