作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
K-近邻(kNN)算法是一种基于模式识别和数据挖掘的机器学习方法，它是一种非参数统计的方法，用来判断一个样本在训练集中属于哪个分类或类别的问题。该方法根据样本特征值与给定的测试样本距离的大小来决定所属类别。 K-近邻算法简单、易于实现、功能强大、适用于多种实际问题。因此，在许多领域都有广泛的应用。但是，K-近邻算法有一个重要的缺陷——速度慢。因此，如何提升它的效率，尤其是在处理大型数据时，才成为一个关键问题。
K-近邻算法在以下几种情况下都可以应用：
1.分类问题：K-近邻算法可用于多维空间中的分类问题。对于给定的数据点，它可以快速准确地判断出它的所属类别。当训练样本集合较大时，K-近邻算法的优势就越明显。如：手写数字识别、图像分割、文本聚类等。
2.回归问题：K-近邻算法也可用于回归问题。例如，在预测房屋价格时，如果能够找到相似房屋并计算其价格的平均值，那么就可以得到比较准确的价格估计。
3.异常检测：异常检测就是利用数据的局部性质对离群点进行标记，找出异常值。K-近邻算法可以在高维空间里有效地发现异常值。
4.推荐系统：基于用户的协同过滤算法常用K-近邻算法进行推荐系统。它通过分析用户行为习惯和偏好，将用户喜欢的商品推荐给他。推荐系统也是K-近邻算法的应用领域之一。
此外，K-近邻算法还可以用于文本分类、文档检索、图像识别、生物信息分析等领域。
K-近邻算法有几个重要的参数需要设置，其中最重要的是k值的选择。k值表示从n个最近邻居中选择多少个作为参考值，主要影响模型的精度及效率。一般情况下，k值的选择取决于待预测数据的稀疏程度和模型的复杂程度。