K-近邻法(K-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。

KNN的算法过程

KNN的算法过程

图中的数据集中的样本包含标签属性（红色三角、蓝色正方形），即我们知道样本集中每一个样本与所属分类的对应关系。一类是蓝色正方形，一类是红色三角形，那个绿色的圆形（无标签）是待分类的测试样本。

当K= 3 时，与绿色圆形最近的3个样本中，三角形多，这个待分类样本为红色三角形。当K= 5 时，与绿色圆形最近的5个样本中，正方形多，这个待分类样本为蓝色正方形。

在训练样本集中，每个样本都存在标签（监督学习）。预测对新数据（无标签）的标签类型，将新数据的每个特征与每个训练集中的样本特征进行比较（计算），然后提取训练集中前K个最相似数据的分类标签，出现次数最多的那个分类标签，作为新数据的分类标签。

KNN本质是基于一种数据统计的方法，一种惰性学习方式。它没有明显的数据训练过程，而是把训练集加载到内存后（因此训练集大时，占用大量存储空间），直接使用未知的数据与已知的数据进行比较（计算复杂度高），就可以预测（计算）新数据的标签类型了。KNN是分类算法中最简单有效的方法，效果也不错，但需要对每个新数据进行计算，才可以进行标签类型预测，相当耗时。

K值选择

当K值较小时，相当于使用较小量的训练集训练模型，容易发生过拟合，使得泛化误差会增大，K值的较小意味着模型变得复杂。

当K值较大时，相当于使用较大的训练集进行模型训练，容易发生欠拟合，使得泛化误差会增大，K值的较大意味着整体模型变得复杂。

K 的取值范围一般为1~20 ，且为奇数，一般低于训练样本数的平方根，通常采取交叉验证法来选取最优的K值。

KNN算法的一般流程数据采集：使用NumPy与pandas以及sklearn.datasets等方式获取或处理数据集数据预处理：测试集、训练集构建，进行数据标准化处理。模型训练：此步骤不适用于k-近邻算法，KNN本质是基于一种数据统计的方法。模型测试：使用测试集，验证模型性能。模型优化：使用交叉验证法优化K值取值。KNN的Python实现

1. 数据采集

首先先简单介绍下数据集，数据描述如下：

数据来源：from sklearn.datasets import load_iris实例数量:150(三个类各50个)属性数量:4个特征数值属性、一个预测属性，属性信息如下:1. 萼片长度(厘米)；2. 萼片宽度(厘米)；3.花瓣长度(厘米)；4. 花瓣宽度(厘米)；5. 类(Iris Setosa——山鸢尾，Iris Versicolour——杂色鸢尾，Iris Virginica——维吉尼亚鸢尾)缺少属性值:None类别分布:3个类别各占33.3%。

数据样例

5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa

使用from sklearn.datasets import load_iris获取数据集，Python实现如下：：

2. 数据预处理：数据标准化

我们将整个数据集随机抽取80%作为训练集、剩余的20%作为测试集，并且进行数据标准化处理，且重复运行时，训练集与测试集不发生变化，Python实现如下：

3. 模型训练及测试

KNN本质是基于一种数据统计的方法，没有明显的前期训练过程，而是程序开始运行时，把数据集加载到内存后，不需要进行训练，就可以开始分类了，Python实现如下：

我们使用测试集测试KNN模型的准确性，结果如下，准确率为97%，Python实现如下：

4 .K值选择优化

上述实现中，KNeighborsClassifier的K为默认值5，我们使用GridSearchCV实现K值优化，我们将K取值范围设置为1~11之间，计算选择哪个K值的测试效果最佳，当K=3时，准确率为100%，Python实现如下：

优化结果如下：

KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=1, n_neighbors=3, p=2, weights='uniform')best_param s: {'n_neighbors': 3}best_score : 0.95The Accuracy of K-Nearest Neighbor Classifier is ： 1.0

需要注意的是，此处的结果时基于当前训练集与测试集划分的背景下的算法性能，因此这部分结果可能存在过拟合。对于KNN算法，我们一般选取一个较小的K值，通常采取交叉验证法来选取最优的K值。

交叉验证法选取最优的K值

使用StratifiedKFold分层采样交叉切分，我们将全部数据集划分为5份，确保训练集，测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同，Python实现如下：

计算累计识别率，Python实现如下：

StratifiedKFold方法生成5个训练集和测试集，计算这5个组合的平均识别率，Python实现如下：

计算结果如下，我们可以看到当K=6、7、10、11、12时，准确率最高。

KNN的主要优缺点

KNN的主要优点

精度高，对异常值不敏感、无数据输入假定，适用于样本容量比较大的分类，而样本容量较小时，这种算法比较容易产生误分。

KNN的主要缺点

特征数非常多的大数据量背景下，内存开销大，计算复杂度高、空间复杂度高。KNN的与K-Means区别

另外，大概介绍下KNN的与K-Means区别，如下：

后续会继续分享线性、决策树、SVM、随机森林、朴素贝叶斯等算法介绍及Python实现，若对你有所帮助，欢迎大家评论、留言、关注，感谢支持！