如何实现基于特征向量的KNN分类算法？

本文共计1309个文字，预计阅读时间需要6分钟。

KNN算法（K-Nearest Neighbor）是一种理论简单、操作简单的机器学习分类算法。其核心思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最近邻点大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。简单来说，就是通过寻找特征空间中与待分类样本最近的k个样本，并根据这些样本的类别来对目标样本进行分类。

K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：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。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。