K近邻算法

k-近邻算法是分类数据最简单有效的算法

基本原理：

k近邻的意思就是在已知样本集合中找到与要测试的点的最近的k个点，选择k个点中出现次数最多的分类作为该点的类别标签。通常k是不大于20的整数，太大了需要很大的计算量。

距离的计算：

距离的计算方法可以自定义，这里常用的欧氏距离作为计算的方式
A，B两间时间的距离为

$$x =\sqrt{(a0-b0)^2 +(a1-b1)^2 }$$
例如，点（0，0，0）和点（1，1，1）之间的距离是
$$\sqrt3 =\sqrt{（0-1)^2 +(0-1)^2+（0-1）^2 }$$

归一化处理

在进行距离计算的时候，由于每个维度上的数据范围可能差别很大，就需要对数据进行归一化处理。通常使用的方法就是获取到每个维度的最大值最小值，从而得到数据的范围，然后用当前数据去除数据范围得到【0，1】区间的一个数值，这样得到的是每个维度上数据的影响是一致的。
具体计算流程：
$range=max-min$
$newdata=\frac{olddata-min}{range}$

错误率

在验证分类器的正确性是会用到错误率
错误率就是用分类器给出的错误结果的总数除以测试总数

其中所使用到的代码资源以及详细注释

1. 约会分类：https://code.youkuaiyun.com/snippets/2591922.git

2. 手写识别：https://code.youkuaiyun.com/snippets/2592501.git

k近邻算法的优缺点

优点：精确度高，对异常数据不敏感，无数据输入假定
缺点：计算复杂度高。空间复杂度高
要存储全部已知的样本数据，在每次分类的时候要计算全部的举例，所以时间复杂度和空间复杂度高
适用数据类型：数值型和标称型

所需的测试数据：http://download.youkuaiyun.com/download/yin_hei/10023432