机器学习：KNN原理（K-近邻）

最近邻算法的定义
为了判定未知样本的类别，以全部训练样本作为代表点，计算未知样本与所有训练样本的距离，并以最近邻者的类别作为决策未知样本类别的唯一依据。

KNN模型概述

1. 基本原理

KNN算法基于“物以类聚”的思想。它认为在特征空间中，如果一个样本的大部分近邻都属于某个类别，则该样本也属于这个类别。

2. 工作流程

计算距离：对于给定的测试样本，KNN算法会计算它与训练集中每个样本的距离。
找出K个近邻：根据计算出的距离，找出与测试样本距离最近的K个训练样本。
投票决定类别：基于这K个近邻的类别，通过投票来决定测试样本的类别。
3. 距离度量

常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。其中，欧氏距离是最常用的。

4. 优点与不足

优点：简单、直观、无需参数估计、适用于非线性问题。
不足：计算量大、对样本不均衡敏感、对噪声敏感。
KNN模型在日常生活中的应用

1. 电影推荐

想象一下，你正在使用一个电影推荐系统。系统会根据你过去的观影记录和其他用户的观影习惯，找出与你兴趣相似的用户。这些相似用户的观影选择，可以作为推荐给你电影的依据。这里，KNN算法可以帮助系统快速找出与你兴趣最相似的K个用户，从而为你推荐合适的电影。

2. 商品推荐

在电商平台上，KNN算法也可以用于商品推荐。系统会根据你过去的购买记录和浏览行为，找出与你兴趣相似的用户。然后，根据这些相似用户的购买选择，为你推荐可能感兴趣的商品。