分类与回归的区别
-分类：分类就是确定该目标属于哪一类，KNN用于分类就是判断该目标属于哪一类
-回归：回归就是预测结果（例如一个数字），KNN用于回归就是推测该目标具体的值是多少，例如一个目标的5个邻居的值是1，2，3，4，5，那么该目标应该是3.
超参数的选择
- K的值的选取影响准确率
- KNN距离的公式，影响准确率（L1：曼哈顿距离，L2:欧拉距离， 余弦距离）
- 不同算法的选择，KNN?K-MEANS?也是一个超参数
什么是K-NN算法
简单来说，K-NN可以看成：有那么一堆你已经知道分类的数据，然后当一个新数据进入的时候，就开始跟训练数据里的每个点求距离，然后挑离这个训练数据最近的K个点看看这几个点属于什么类型，然后用少数服从多数的原则，给新数据归类。
K-NN算法步骤
step.1---初始化距离为最大值
step.2---计算未知样本和每个训练样本的距离dist
step.3---得到目前K个最临近样本中的最大距离maxdist
step.4---如果dist小于maxdist，则将该训练样本作为K-最近邻样本
step.5---重复步骤2、3、4，直到未知样本和所有训练样本的距离都算完
step.6---统计K-最近邻样本中每个类标号出现的次数
step.7---选择出现频率最大的类标号作为未知样本的类标号
K-NN算法局限
如右图所示，有两类不同的样本数据，分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示，而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据。也就是说，现在， 我们不知道中间那个绿色的数据是从属于哪一类（蓝色小正方形or红色小三角形），下面，我们就要解决这个问题：给这个绿色的圆分类。 我们常说，物以类聚，人以群分，判别一个人是一个什么样品质特征的人，常常可以从他/她身边的朋友入手，所谓观其友，而识其人。我们不是要判别上图中那个绿色的圆是属于哪一类数据么，好说，从它的邻居下手。但一次性看多少个邻居呢？从上图中，你还能看到：
如果K=3，绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角形和1个蓝色小正方形，少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这个待分类点属于红色的三角形一类。
如果K=5，绿色圆点的最近的5个邻居是2个红色三角形和3个蓝色的正方形，还是少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这个待分类点属于蓝色的正方形一类。
于此我们看到，当无法判定当前待分类点是从属于已知分类中的哪一类时，我们可以依据统计学的理论看它所处的位置特征，衡量它周围邻居的权重，而把它归为(或分配)到权重更大的那一类。这就是K近邻算法的核心思想。
K-NN算法复杂度
KNN 算法本身简单有效，它是一种 lazy-learning 算法，分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。KNN 分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为 n，那么 KNN 的分类时间复杂度为O(n)。
K-NN用于回归
KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性。更有用的方法是将不同距离的邻居对该样本产生的影响给予不同的权值，如权值与距离成反比。该算法在分类时有个主要的不足是，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。 该算法只计算“最近的”邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样，数量并不能影响运行结果。可以采用权值的方法（和该样本距离小的邻居权值大）来改进。
K-NN代码实现
function target=KNN(in,out,test,k)
% in: training samples data,nd matrix
% out: training samples' class label,n1
% test: testing data
% target: class label given by knn
% k: the number of neighbors
ClassLabel=unique(out);
c=length(ClassLabel);
n=size(in,1);
% target=zeros(size(test,1),1);
dist=zeros(size(in,1),1);
for j=1:size(test,1)
cnt=zeros(c,1);
for i=1:n
dist(i)=norm(in(i,:)-test(j,:));
end
[d,index]=sort(dist);
for i=1:k
ind=find(ClassLabel==out(index(i)));
cnt(ind)=cnt(ind)+1;
end
[m,ind]=max(cnt);
target(j)=ClassLabel(ind);
end
