一、用处

主要用来分类

例子：

1）电影按题材分类：例如动作片，爱情片等；可以根据视频中的打斗、亲吻次数来分类，动作片中，打斗较多，但也可能有一些亲吻镜头，反之亦然；打斗和亲吻可以被视为特征向量，以此使用K近邻算法构造程序，自动划分电影题材类型；

2）约会网站人群分类：很喜欢、一般、不喜欢；把一下属性数据作为特征：每年的飞行里程，每周消费冰激凌，玩游戏时间；根据特征构建分类器

3）手写识别系统：把图像转化为向量（数组），根据向量某位置中的数据0或1来区分识别文字

二、算法核心思想

1）选取特征（特征即属性）

2）计算待分类数据与样本数据（已分好类的数据）的距离。一般是多维特征，需对每个特征进行归一化处理：newsValue=(oldValue-Smin)/(Smax-Smin)

3）取距离最近的K个数值，待分类数据的类别等于这K个数据中出现频率最高的分类。

4）用样本集中90%的数据进行训练，然后再用剩下10%的数据进行检验。求出分类器的正确率。

三、KNN分类的优缺点及适用数据类型

优点

精度高；对异常值不敏感；无数据输入假定。

缺点

计算复杂度高、空间复杂度高。

适用数据类型

数值型和标称型