机器学习-有监督学习-分类算法：k-近邻（KNN）算法【多分类】【使用场景： 小数据场景/小样本学习，几千～几万样本】【使用faiss库实现快速计算KNN】

一、K-近邻算法简介

1、K-近邻算法(KNN)概念

KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢，接下来我们就来介绍介绍吧。

k-近邻算法：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
相似的样本，同一特征的值应该是相近的。
k的取值会影响结果。
就是通过你的"邻居"来判断你属于哪个类别。
如何计算你到你的"邻居"的距离：一般时候,都是使用欧氏距离

KNN的全称是K Nearest Neighbors，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看出一些KNN算法的蛛丝马迹了。K个最近邻居，毫无疑问，K的取值肯定是至关重要的。那么最近的邻居又是怎么回事呢？其实啊，KNN的原理就是当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。听起来有点绕，还是看看图吧。