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1.算法介绍

KNN全称叫做K Nearset Neighbor,翻译之后就是K个最近的邻居；

其实这个KNN是一个思想，在我们的分类问题和回归问题里面都是有所体现的：

首先看一下这个分类的问题：分类问题使用这个思想主要是给我们的未知的个体贴上一个标签，中间的那个白色的圆圈周围：有灰色的，有红色的，那我们的这个未知的个体应该是灰色的还是红色的呢？

这个时候，通过选择不同的l值，我们就可以为这个未知的个体贴上标签：k=3的时候，就是虚线的小圆圈，这个时候，这个未知个体的属性就是红色的，如果k-5，也就是虚线的大圆圈，这个时候未知的个体的属性就是灰色的；

在我们的回归问题里面，和上面的分类问题贴标签不一样，回归问题主要是确定这个未知点的数值，也就是周围是不同的数据，我们需要根据这个k和不同的个体的权重，计算这个未知的个体的具体数值；

2.过拟合和欠拟合

K值的选取会出现这个过拟合和欠拟合的现象：

K值太小就是过拟合，英文叫做overfit，fit是合身，合适的意思，over就是过度的意思，如图所示，这个未知的个体周围基本上都是红色的，但是如果你的这个k=1的时候，他应该是灰色的，这种情况就是过拟合；

右下角的小人是为了从英语的层面去解释这个问题，就是这个小人的裤子太紧了，具体到我们的数据上面，就是这个数据集选择这个范围太小了，所以称为过拟合，这个时候i很容易受到噪声的影响；其实，如果从英语的角度，也就是overfit进行理解，这个时候就很容易明白；

因为初学者很难理解，为什么这个数据选择的很少，但是这个现象称之为过拟合呢，实际上这个就是从我们的英文翻译来的，如果追根溯源，我相信这个overfit并不难理解；

欠拟合，即underfit，使用小人理解，就是裤子太大了，具体到数据上面就是数据的选择范围太大了，其实有些的影响程度很小，基本上就可以忽略，但是我们也考虑进来了，这个就是欠拟合，这个时候的决策的效率很低，因为你受到每一个样本的影响；

3.几种不同的距离

在我们的这个KNN算法里面，因为是最近邻吗，所以这个距离的计算是我们绕不开的，因为这个距离决定了我们是否要选取这个点作为我们的参考点，下面介绍几种不同的距离：

首先是明氏距离，这个根据数学家明可夫斯基来进行命名的，通式如下所示，p=1的时候就是曼哈顿距离，p=2的时候就是欧氏距离，这个欧氏距离就是我们熟悉的距离，也就是我们传统意义上面的距离；

下面的这个上面还是用蓝色这个直线表示的我们的欧氏距离，使用红色的两个直线段表示我们的曼哈顿距离，但是实际上，我们常用的还是我们很熟悉的这个欧氏距离，其他的两个了解即可；

4.特征的归一化处理

为什么要进行特征值的归一化处理：主要是为了让不同的特征对于我们的模型具有一样的影响，这个时候模型同等的对待每一个特征，提高模型的准确性；

下面的这个变换的过程就可以解释这个现象：就是我们的x,y轴相同的距离代表的长度需要是一致的，也就是我们说的这个标度，否则就会对于我们的模型训练产生影响；