KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。作为一种非参数的分类算法，K-近邻（KNN）算法是非常有效和容易实现的。
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KNN 的计算过程是大量计算样本点之间的距离。为了减少计算距离次数，提升 KNN 的搜索效率，人们提出了 KD 树（K-Dimensional 的缩写）。KD 树是对数据点在 K 维空间中划分的一种数据结构。
简单地说，K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。欧氏距离是最常见的距离度量，衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离。
K-近邻(KNearestNeighbor，KNN)算法简介 ：对于一个未知的样本，我们可以根据离它最近的k个样本的类别来判断它的类别。
简单地说，K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。欧氏距离是最常见的距离度量，衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离。
KNN的全称是K Nearest Neighbors，意思是K个最近的邻居，KNN（K-NearesNeighbor） 即K邻近法，是一个理论上比较成熟的、也是最简单的机器学习算法之一。用老话就说：“人以群分，物以类聚”。
在模式识别领域中，最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法。在这两种情况下，输入包含特征空间（Feature Space）中的k个最接近的训练样本。在k-NN分类中，输出是一个分类族群。
1、在 k 近邻算法中常用的距离度量方式是欧式距离，也即 L2 距离， L2 距离计算公式如下：一般而言，k 值的大小对分类结果有着重大的影响。
2、K-近邻(KNearestNeighbor，KNN)算法简介 ：对于一个未知的样本，我们可以根据离它最近的k个样本的类别来判断它的类别。
3、KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。作为一种非参数的分类算法，K-近邻（KNN）算法是非常有效和容易实现的。
4、K-NN是一种基于实例的学习，或者是局部近似和将所有计算推迟到分类之后的惰性学习。k-近邻算法是所有的机器学习算法中最简单的之一。无论是分类还是回归，衡量邻居的权重都非常有用，使较近邻居的权重比较远邻居的权重大。
5、简单地说，K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。欧氏距离是最常见的距离度量，衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离。
6、算法的存储复杂度为O(n)，时间复杂度为O(n)，其中 n 为训练对象的数量。
