如何用Python编写实现KNN分类算法的代码？

本文共计1506个文字，预计阅读时间需要7分钟。

目录 + KNN分类算法介绍 + 测试数据 + Python代码实现 + 结果分析 + 简介：在世间，选择什么就成为了什么，人生的丰富多彩，得靠自己去成就。此刻的付出，决定了你未来成为怎样的人。

目录

• KNN分类算法的介绍
• 测试数据
• Python代码实现
• 结果分析

简介：我们在这世上，选择什么就成为什么，人生的丰富多彩，得靠自己成就。你此刻的付出，决定了你未来成为什么样的人，当你改变不了世界，你还可以改变自己。

KNN分类算法的介绍

KNN分类算法（K-Nearest-Neighbors Classification），又叫K近邻算法，是一个概念极其简单，而分类效果又很优秀的分类算法。

他的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类，就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类，那么就认为这个测试样本也属于哪一类。简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。

这里所说的距离，一般最常用的就是多维空间的欧式距离。这里的维度指特征维度，即样本有几个特征就属于几维。

KNN示意图如下所示。（图片来源：百度百科）

上图中要确定测试样本绿色属于蓝色还是红色。

显然，当K=3时，将以1：2的投票结果分类于红色；而K=5时，将以3：2的投票结果分类于蓝色。

KNN算法简单有效，但没有优化的暴力法效率容易达到瓶颈。如样本个数为N，特征维度为D的时候，该算法时间复杂度呈O（DN)增长。