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一、基本原理

KNN是机器学习分类技术中最简单方法之一，属于监督学习范畴。
K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。因此KNN算法的结果很大程度取决于K的选择。

1.原理简述:

(1) 计算测试数据与各个训练数据之间的距离
(2) 按照距离的递增关系进行排序
(3) 选取距离最小的K个点
(4) 确定前K个点所在类别的出现频率
(5) 返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类 

2.适用范围:

由于KNN方法主要靠周围有限邻近的样本，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.

二、KNN的优缺点分析

1.优点：

1. 无需估计参数,无需训练
2. 适合对稀有事件进行分类
3. 适合多分类问题(对象具有多个类别标签)，比SVM的表现要好

2.缺点:

1. K难确定，该算法只计算’最近的’邻居样本。某一类的样本数量很大,那么或者这类样本并不接近目标样本,或者这类样本很靠近目标样本
2. 计算量和复杂度高,因为对每一个待分类的文本都要计算距离
3. 可理解性差,无法给出像决策树那样的规则

三、实现原理

# 导入库
from sklearn.datasets import load_iris                # 用于加载鸢尾花数据集
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier    # K近邻分类算法实现模块
from sklearn.model_selection import train_test_split  # 数据集划分工具（用于拆分训练集/测试集）
from sklearn.preprocessing import StandardScaler      # 数据标准化处理器（消除特征量纲差异）
from sklearn.metrics import accuracy_score            # 准确率计算函数（模型性能评估）# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target# 数据预处理（标准化）
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)# 创建模型（K=5，使用曼哈顿距离）
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, metric='manhattan')
knn.fit(X_train, y_train)# 预测并评估
y_pred = knn.predict(X_test)
print(f"准确率：{accuracy_score(y_test, y_pred):.2%}")

四、总结

1. 参数调优：通过交叉验证选择最优K值（参考误差率曲线）
2. 距离度量对比：欧氏距离 vs 余弦相似度（文本分类场景更适用后者）
3. 工程优化：使用KD树将时间复杂度从O(n)降至O(log n)