又叫K-邻近算法，是监督学习中的一种分类算法。目的是根据已知类别的样本点集求出待分类的数据点类别。
简介
又叫K-邻近算法，是监督学习中的一种分类算法。目的是根据已知类别的样本点集求出待分类的数据点类别。
基本思想
kNN的思想很简单：在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居，根据这个k个邻居中出现次数最多的类别(最大表决规则)，作为该数据点的类别。kNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。
e.g：下图中，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。
算法复杂度
kNN是一种lazy-learning算法，分类器不需要使用训练集进行训练，因此训练时间复杂度为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);因此，最终的时间复杂度是O(n)。
优缺点
优点
理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归 ;
适合对稀有事件进行分类(例如：客户流失预测);
特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签，例如：根据基因特征来判断其功能分类)， kNN比SVM的表现要好。
缺点
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;
计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点;
可理解性差，无法给出像决策树那样的规则。
代码
代码已在github上实现，这里也贴出来
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