本文摘自：https://blog.csdn.net/lx85416281/article/details/40656877
1、KNN概念描述
kNN算法又称为k最近邻(k-nearest neighbor classification)分类算法。所谓的k最近邻，就是指最接近的k个邻居（数据），即每个样本都可以由它的K个邻居来表达。
kNN算法的核心思想是，在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。
该算法涉及3个主要因素：训练集、距离与相似的衡量、k的大小；
主要考虑因素：距离与相似度的；
2、举例说明
右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？
如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。
3、算法特点
KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于过渡，比如在两个色度之间取过渡色。
KNN算法当前主要使用加权投票法，即根据距离的远近，对近邻的投票进行加权，距离越近则权重越大（权重为距离平方的倒数）。
优点：易于实现，无需估计参数，无需训练，支持增量学习，能对超多边形的复杂决策空间建模；
缺点：就是计算量较大，分析速度慢
4、常见问题
4.1、k值设定为多大？
k太小，分类结果易受噪声点影响；k太大，近邻中又可能包含太多的其它类别的点。（对距离加权，可以降低k值设定的影响）k值通常是采用交叉检验来确定（以k=1为基准）经验规则：k一般低于训练样本数的平方根
4.2、类别如何判定最合适？
投票法没有考虑近邻的距离的远近，距离更近的近邻也许更应该决定最终的分类，所以加权投票法更恰当一些。
4.3、如何选择合适的距离衡量？
高维度对距离衡量的影响：众所周知当变量数越多，欧式距离的区分能力就越差。变量值域对距离的影响：值域越大的变量常常会在距离计算中占据主导作用，因此应先对变量进行标准化。
4.4、训练样本是否要一视同仁？
在训练集中，有些样本可能是更值得依赖的。可以给不同的样本施加不同的权重，加强依赖样本的权重，降低不可信赖样本的影响。
4.5、性能问题？
kNN是一种懒惰算法，平时不好好学习，考试（对测试样本分类）时才临阵磨枪（临时去找k个近邻）。懒惰的后果：构造模型很简单，但在对测试样本分类地的系开销大，因为要扫描全部训练样本并计算距离。已经有一些方法提高计算的效率，例如压缩训练样本量等。
4.6、能否大幅减少训练样本量，同时又保持分类精度？
浓缩技术(condensing)、编辑技术(editing)、
5、提高分类效率的改进算法
KNN 算法的主要缺点是, 当训练样本数量很大时将导致很高的计算开销。KNN 算法是懒散的分类算法, 对于分类所需的计算都推迟到分类时才进行, 在其分类器中存储有大量的样本向量, 在未知类别样本需要分类时, 再计算和所有存储样本的距离, 对于高维文本向量或样本集规模较大的情况, 其时间和空间复杂度较高。
特征降维&模式聚合：(在精度下降有限的前提下，降低维度，减少算法的计算量)
基于 Fuzzy ART 的 K- 最近邻分类改进算法,该算法用模糊自适应共振理论(Fuzzy ART)对 K- 最近邻的训练样本集进行浓缩, 以改善 K- 最近邻的计算速度。{就是对样本的维度进行简化，提取出特征明显的维度进行计算}
CHI 概率统计方法进行初步特征提取和模式聚合；（如果某一维在各个类别中取值基本相同, 那么此维对于文本分类的贡献率就相对较低, 如果在各个类别中取值有较大的差异, 那么就具有较强的文本分类能力, 而方差正好是反应变量分布均匀状态的主要指标。）可引入CLA(Classifier’s Local Accuracy)技术进行分类可信度分析以实现两种算法的融合