主要介绍了Python实现KNN（K-近邻）算法的示例代码，它主要用于对事物进行分类。小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

K近邻算法（或简称kNN）是易于理解和实现的算法，而且是你解决问题的强大工具。 什么是kNN kNN算法的模型就是整个训练数据集。当需要对一个未知数据实例进行预测时，kNN算法会在训练数据集中搜寻k个最相似实例。对k个最相似实例的属性进行归纳，将其作为对未知实例的预测。 相似性度量依赖于数据类型。对于实数，可以使用欧式距离来计算。其他类型的数据，如分类数据或二进制数据，可以用汉明距离。 对于回归问题，会返回k个最相似实例属性的平均值。对于分类问题，会返回k个最相似实例属性出现最多的属性。 k

一、概述 KNN（K-最近邻）算法是相对比较简单的机器学习算法之一，它主要用于对事物进行分类。用比较官方的话来说就是：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。为了更好地理解，通过一个简单的例子说明。 我们有一组自拟的关于电影中镜头的数据： 那么问题来了，如果有一部电影 X，它的打戏为 3，吻戏为 2。那么这部电影应该属于哪一类？ 我们把所有数据通过图表显示出来（圆点代表的是自拟的数据，也称训练集