KNN分类

找k个最近的实例投票决定新实例的类标

KNN是一种基于实例的学习算法，它不同于贝叶斯、决策树等算法，KNN不需要训练，当有新的实例出现时，直接在训练数据集中找k个最近的实例，把这个新的实例分配给这k个训练实例中实例数最多类。KNN也成为懒惰学习，它不需要训练过程，在类标边界比较整齐的情况下分类的准确率很高。KNN算法需要人为决定K的取值，即找几个最近的实例，k值不同，分类结果的结果也会不同。

K值的选取没有一个绝对的标准，但可以想象，K取太大并不能提高正确率，而且求K个最近的邻居是一个O(K*N)复杂度的算法，k太大，算法效率会更低。

虽然说K值的选取，会影响结果，有人会认为这个算法不稳定，其实不然，这种影响并不是很大，因为只有这种影响只是在类别边界上产生影响，而在类中心附近的实例影响很小

在数据集不均衡的情况下，可能需要按各类的比例决定投票，这样小类的正确率才不会过低。