K-Nearest Neighbor（KNN）

邻近算法(Nearest Neighbor)

概念原理

    邻近算法(Nearest Neighbor)的思想实际上十分简单，就是将测试图片和储存起来的训练集一一进行相似度计算，计算出最相近的图片，这张图片的标签便是赋给测试图片的分类标签。

那么如何比较两组数据之间的相似长度呢？

算法分析

    最常用的两种方式： 

①L1距离(Manhattan distance)
②L2距离(Euclidean distance)

Manhattan distance

计算公式：

在图片上的具体反映：

在上述图片中最右侧的数字就是distance

两张图片使用L1距离来进行比较。逐个像素求差值，然后将所有差值加起来得到一个数值。如果两张图片一模一样，那么L1距离为0，但是如果两张图片很是不同，那L1值将会非常大。

K近邻算法（K-Nearest Neighbor）

概念原理

    在邻近算法(Nearest Neighbor)的思想中，我们只计算最相近的图片的标签。但是，在实际上，为了更好的效果，我们可以找最相似的K张图片，然后用这K张图片中数量最多的标签作为测试图片的分类标签。

算法分析

    最常用的两种方式： 
    ①L1距离(Manhattan distance)
     ②L2距离(Euclidean  distance)                  ----其实么得变化

只是将一张图片扩增为K张图片。

那么在K-NN中，K的值应该如何选出呢?

在这里，需要指出的是，K-NN的K值与我们所选择的计算图像距离的方式L1或者L2一样，我们尚且思考，在计算距离时，我们到底是应该选择L1还是L2呢？当你发出这样的提问时，你就会发现，这就如同思考，K的取值一般。K可以是2、3、4，那为什么不能是5、6、7呢？所以，这实际上，是以最后的结果好坏为导向性的。这一类在training中无法learn到，需要人为设置的参数，称之为超参数（hyperparameter），与参数不同，参数是在整个训练过程中可以不断优化得到最终结果的，超参数只能一开始就认为设置。

那么怎么才能确定自己选择的超参数是好的呢？

一遍遍的不断尝试，通过结果好坏进行分析。（要不怎么说人工智能，首先要有人工才能有智能呢，小声bb…）

优缺点分析：

缺点：
其实基本上，在图像识别上，是基本不会用到KNN的，因为KNN的最终结果很大程度上是以背景为导向的。

举一个栗子：

这时一只草地上的小狗：

这时一只在沙发上的小猫：

那么，当我们有一只在草地上的猫咪时，会如何呢？

使用KNN的话，基本上，会认为是与上面左边的在草地上的狗最相似，因为，两张图片上，有着更多的相似像素点，这样一来，距离也就更加相近。你可以认为是，KNN记住了绿色的背景。所以说，他是以背景为导向的。

还有就是，由于KNN的计算特殊性，在所谓的训练阶段，KNN只是简单的储存所有的训练集，然后在检测阶段，进行一一的对比。这样就造成一个问题，那就是在检测阶段花费时间太长，使得基本不可能商用（也就是约等于没用233）。

优点：
但是其实，优点还是有的，因为使用了KNN总比你瞎猜强。

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38419133/article/details/90814431