KNN是一种基本分类与回归算法，它没有显式的学习过程。它不像其他模型有损失函数、有优化算法、有训练过程。对于给定的实例数据和其对应的所属类别，当要对新的实例进行分类时，根据这个实例最近的K个实例所属的类别来决定其属于哪一个类。KNN算法示意图：
图1.KNN算法
KNN算法过程如下：
KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。KNN做分类预测时，一般是选择多数表决法，即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本，预测为里面有最多类别数的类别。而KNN做回归时，一般是选择平均法，即最近的K个样本的样本输出的平均值作为回归预测值。由于两者区别不大，虽然本文主要是讲解KNN的分类方法，但思想对KNN的回归方法也适用。
KNN的优缺点：
1、优点：简单、易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练。适合对稀有事件进行分类（例如当流失率很低时，比如低于0.5%，构造流失预测模型等）。
特别适合于多分类问题（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的表现更好。
2、缺点：懒惰算法，对测试样本分类时的计算量大，内存开销大，评分慢。可解释性较差，无法给出决策树那样的规则。
模型：
在特征空间中，对每个训练实例点 Xi
,距离该点比其他点更进的所有点组成一个区域，叫作单元。每个训练实例点拥有一个单元，所有训练实例点的单元构成了对特征空间的一个划分。最近邻法将实例 Xi 
的类 Yi 
作为其单元中所有点的类标记。这样，每个单元的实例点的类别是确定的，如图所示为二维和三维特征空间划分的例子。
图2.二维特征空间
图3.三维特征空间
KNN算法三要素：距离度量的方式、K值的选取和分类决策规则。
距离度量：
特征空间中两个实例点的距离是两个实例点相似度的反应。常使用的距离是欧氏距离、 Lp 
距离、Minkowski距离。
K值的选择：
若选择较小的k值，相当于用较小的领域中的训练实例进行预测学习的近似误差会减小，而学习的估计误差会增大。预测结果会对近邻的实例点非常敏感，如果邻近的这个实例点是噪声，则会预测出错误结果。k值越小，模型变得越复杂，也就更容易出现过拟合现象。
若选择较大的k值，则意味着模型变得简单，可以减少学习的估计误差，但是也会增大学习的近似误差。那些不相似的训练实例也会对预测起作用，导致预测结果错误。
若k=N，则会将训练实例中最多的类作为输入实例的类。由于模型过于简单，会忽略掉训练实例中大量的有用信息。
在实际应用中，我们常常采用交叉法来选取最优的k值。
分类决策规则：
K近邻算法中分类决策规则往往采用多数表决法。分类决策规则如下：
接下来是通过Python代码实现KNN算法并将其函数化封装：
以上就是KNN算法的原理及代码实现。
