一、概念

1.K-近邻算法：也叫KNN 分类 算法，其中的N是 邻近邻居NearestNeighbor的首字母。

（1）其中K是特征值，就是选择离某个预测的值（例如预测的是苹果，就找个苹果）最近的几个值，邻近的意思也很简单，就是距离上最近，距离测算主要分两种。

实际情况就是点的x,y这些值就是这个点的特征，一样的事物最后在坐标轴上位置离得很近，而你把预测值放进去，它离哪个近，可不就是哪个玩意嘛。

如果有几个类挨得特别近，就根据少数服从多数的投票法则，洒洒水啦~

（2）欧氏距离和曼哈顿距离：

2.K值大小的影响：

（1）K过小：造成过拟合，因为样本过少，所以看山是山。

（2）K过大：造成欠拟合，因为样本过多，假设判断的是人种，那么多都是人，那猿猴也有人的特征，很容易就也被归类到人里面了。

3.离差标准化（了解即可）：

        当x,z都是两位数的时候，加入y是五位数，那此时y对距离的影响达到了非常大，所以要对其进行标准化，有三种：

4.简单说一下代码：

二、习题

单选题：

2、关于k-近邻算法说法错误的是（ D）

A  k-近邻算法是机器学习

B  k-近邻算法是监督学习

C  k代表最近的K个样本

D  k的选择对分类结果没有影响

3、关于k-近邻算法说法错误的是（ B）

A  k-近邻算法可以用来解决回归问题

B  随着k值的增大，决策边界会越来越复杂

C  一般使用投票法进行分类任务

D  距离计算方法不同，效果也可能有显著差别

多选题：

8. K-近邻算法的基本要素包括（ABD ）。

A、距离度量   B、K值选择   C、样本大小    D、分类决策规则

判断题：

9. 最近邻算法中，样本的预测结果只由训练集中与其距离最近的那个样本决定。（ ）

PS：老师的答案是对，但是我搜的是错的。。。。