K近邻算法：“近朱者赤，近墨者黑”的智慧
前文我们介绍了AI产品经理的工作流程、模型构建流程、模型评估等内容，今天我们正式进入算法的学习。
首先介绍的是K近邻算法，K近邻算法是机器学习的入门级算法，原理简单易懂，常用来解决分类问题。
一、基本原理
K近邻算法（K-Nearest Neighbor)，简称KNN算法，是基于距离计算来解决分类问题的一种算法。
其实KNN算法充斥在我们的日常生活中，很多时候，我们都会有意无意的参考一下身边人的选择，做出最简单有效的选择。
以买空调为例，在小区里转悠一圈，统计其中安装最多的空调品牌，再找其中一位邻居聊几句，符合预算的话，很容易就下决定了。
还有送女朋友礼物的时候，问下身边的哥们儿之前都送过什么礼物，选择频率最高的礼物，更不容易踩雷。
结合上面两个小例子，KNN的原理其实就是参考周围最近的已经做出的选择，来做出与之类似的选择，也就是“近朱者赤，近墨者黑”。
再回到机器学习场景，那么KNN算法的基本思路就是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近（即特征空间中最邻近）样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
这里提到了“最近”的概念，我们在计算样本点之间距离时，可以使用欧式距离、余弦距离、曼哈顿距离等数学公式，最常见的是欧式距离。
找出距离待测样本最近的K个样本点，然后统计其中最多的类别是哪个，就认为待测样本点归属于这个类别。
二、K值的选择
除了距离之外，KNN算法还需要考虑如何选择合适的K值，因为K值的选取会影响模型的预测效果。
如果选择较小的K值，影响决策的样本数量也较少，预测结果会对临近的样本过于敏感，如果临近的样本恰巧是噪声，预测就会出错。换句话说，K值减小就意味着整体模型变复杂，就容易发生过拟合。
如果选择较大的K值，影响决策的样本数量就会过多，导致预测效果下降，很容易导致欠拟合。
我们通常可以将K从1开始，逐一递增，对比每个K值对应的结果，最终选择表现最好的K值。
三、应用场景
理论上，KNN算法可以支持大多数的分类场景，如区分是否好瓜、是否薅羊毛用户等。
除此之外，KNN还可以应用在各种简单的推荐的场景，比如：
- 根据用户的购买记录，推荐相似的商品
- 根据用户的音乐风格和历史播放记录，推荐用户可能喜欢的音乐
四、优缺点
KNN算法的优点：
- 简单易懂，复杂度低：训练代价低，甚至不需要训练，只要把样本数据整理好，就可以直接预测新数据
- 边界不规则的分类效果更好：当数据的分类边界不规则时，KNN算法效果比线性分类算法好，不需要考虑数据的边界问题
KNN算法的缺点：
- 计算量较大：需要计算待测样本和每一个已有样本之间的距离，计算量非常大，所以只适用于小数据集
- 数据容错性较低：如果训练集中存在错误的样本数据，该错误样本又距离待测样本较近，就会导致预测不准确，所以对数据质量依赖程度是非常高的
- 数据分布均衡程度要求高：样本数据不均衡时，某个类别的数据量特别大时，会占有绝对的投票优势，影响到其他类别的预测效果
- 可解释性较差：除了“近朱者赤，近墨者黑”之外，我们好像很难对输出结果有更多的解释
五、总结
本文我们简单介绍了KNN算法的原理、应用场景和优缺点，KNN算法是机器学习的入门级算法，希望对大家有所帮助。
下篇文章，我们会聊一聊朴素贝叶斯算法，敬请期待。
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