近邻分类方法及其应用
1.简述k最近邻算法的原理、算法流程以及优缺点
1.简述k最近邻算法的原理、算法流程以及优缺点一、什么是K近邻算法k近邻算法又称knn算法、最近邻算法，是一种用于分类和回归的非参数统计方法。
在这两种情况下，输入包含特征空间中的k个最接近的训练样本，这个k可以由你自己进行设置。
在knn分类中，输出是一个分类族群。
一个对象的分类是由其邻居的“多数表决”确定的，k个最近邻居（k为正整数，通常较小），所谓的多数表决指的是，在k个最近邻中，取与输入的类别相同最多的类别，作为输入的输出类别。
简而言之，k近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。
knn算法还可以运用在回归预测中，这里的运用主要是指分类。
二、k近邻算法的优缺点和运用范围优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。
缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。
适用范围：数值型和标称型、如手写数字的分类等。
三、k近邻算法的工作原理假定存在一个样本数据集合，并且样本集中的数据每个都存在标签，也就是说，我们知道每一个样本数据和标签的对应关系。
输入一个需要分类的标签，判断输入的数据属于那个标签，我们提取出输入数据的特征与样本集的特征进行比较，然后通过算法计算出与输入数据最相似的k个样本，取k个样本中，出现次数最多的标签，作为输入数据的标签。
四、k近邻算法的一般流程（1）收集数据：可以使用任何方法，可以去一些数据集的网站进行下载数据。
（2）准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式（3）分析数据：可以使用任何方法（4）训练算法：此步骤不适用于k近邻算法（5）测试算法：计算错误率（6）使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结构（统一数据格式），然后运行k近邻算法判定输入数据属于哪一种类别。
五、k近邻算法的实现前言：在使用python实现k近邻算法的时候，需要使用到Numpy科学计算包。
如果想要在python中使用它，可以按照anaconda，这里包含了需要python需要经常使用到的科学计算库，如何安装。
基于K近邻的支持向量机分类方法
等问题 ， 基于 Ｋ Ｎ方法提 出 Ｋ Ｎ— Ｖ Ｎ Ｎ Ｓ Ｍ分类器。首先在特征空 间中， 根据每个样本 Ｋ个近邻 中同类别样本 数 目的多少来 删 减样本集 ， 然后对新样本集进行 Ｓ Ｍ训练 ； 明了当取高斯核 函数 或指数核 函数 时 ， Ｖ 又证 上述 删减方法可 简化为在 原空间 中进行 。该方法减少了 由噪声 和孤立点 以及一些对分类面贡献不大 的样 本所带给训练 器的负担 ， 减少 了支持 向量 的个数 ，
ｉ ｐ ｕ ｅ ｈ ｒ ｉｉ ｇ ｓ ｔｉ ｈ ｅ ｔ ｒ ｐ ｃ ｔ ｒ ｎ ｓｔ ｅ ｔａｎ ｎ ｅ ｎ ｔｅ ｆ ａｕ ｅ ｓ ａ ｅ，ａ ｃ ｒ ｉｇ ｔ ｅ ｒｔ ｆ ｅ ｓ ｎｅ ｃ ａ ｓｌｂ ｌ ｔ ｅ ｒ ｓ ｎ ｉｈ ｏ ｆ ｃ ｏ ｄ ｎ ｔ ａｉ ｏ ａ ｌ ｌ ａ ｅｓ ｏ ｋ ｎ ａ ｅ ｔ ｅｇ ｂ ｒ ｏ ｏｈ ｏ ｔ ｈ ｓ ｓ
Ｓ ｐ ｏ ｔＶｅ ｔ ｒ Ｍ ａ ｈ ｎ ａ ｓｆｃ ｔｏ ｓ ｄ ｏ —Ｎｅ ｒ ｓ ｉｈ ｏ ｕ ｐ ｒ ｃ ｏ ｃ ｉ ｅ Ｃｌ ｓｉ ａ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｋ — ａ ｅ ｔＮｅｇ ｂ ｒ ｉ
ＨＥ ｅ —ｑ Байду номын сангаас ，ＸＵＥ Ｈｕ —ｆ ｎ Ｗ ｎ ｕｎ ｉ ｅ ｇ ，ＸＩ Ｄａ Ｅ ｎ—ｍ ｉ ，ＤＵ ｈ Ｚ ｅ
（ ． ｏ ｅｅｏ Ａ ｔ ｔｎ ｏｔｗ ｓ ｒ ｏ ｔ ｈ ｉ ｌ ｎｖｒｉ ， ｉｎＳａｏ １０ ２， ｈｎ ； １ Ｃ ｌ ｇ ｆ ｕｏ ｉ ，Ｎ ｒ ｅｔ ｎＰ ｌ ｅ ｎｃ ｉ ｓｙ Ｘ ｈ ｈｒ ７０ ７ Ｃ ｉａ ｌ ｍａｏ ｈ ｅ ｙｅ ａＵ ｅ ｔ ｄ ２ ｅａｔ ｅｔ ｆ ｐ ｌ ｄＭａ ｅ ｔ ｓ Ｘ ｄ ｎｌ ｉｅ ｉ Ｘ ， Ｓａｘ ７０ ７ ， ｈｎ ） ．Ｄ ｐｒ ｎ ｏ ｐｉ ｔ ｍａｃ ， ｉｉ ｎｖｒ ｔ ｉ ｈｎ ｉ １０ １ Ｃ ｉａ ｍ Ａ ｅ ｈ ｉ ａ Ｙ ｓ ｙ， 卸
KNN算法总结
KNN算法总结1 KNN分类算法1.1KNN简述K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。
该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别[1]。
KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。
由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。
KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近。
1.2 KNN原理最近邻方法(k-nearest neighbor,简称kNN)是一种简洁而有效的非参数分类方法，是最简单的机器学习算法之一，该算法最初由Cover和Hart提出的，用于解决文本的分类问题。
K近邻算法是最近邻算法的一个推广。
该规则将是一个测试数据点x分类为与它最接近的K个近邻中出现最多的那个类别。
K近邻算法从测试样本点x开始生长，不断的扩大区域，直到包含进K个训练样本点为止，并且把测试样本点x 归为这最近的K个训练样本点中出现频率最大的类别。
其中测试样本与训练样本的相似度一般使用欧式距离测量。
如果K值固定，并且允许训练样本个数趋向于无穷大，那么，所有的这K个近邻都将收敛于x。
如同最近邻规则一样，K个近邻的标记都是随机变量，概率P（w i|x），i=1,2,…,K都是相互独立的。
假设P（w m|x）是较大的那个后验概率，那么根据贝叶斯分类规则，则选取类别w m。
而最近邻规则以概率P（w m|x）选取类别。
浅析k-近邻分类技术
来自 类的样本有 Ⅳ ２ 个， …， 来自 类 的样本 有』 、 ｒ 个， 若ｋ ， ， …， ｋ 。 分别是 ｋ 个 近邻 中属于 ， ， …， ∞ 类 的样本数 ， 则判别 函数为 ｇ （ ）
第 ４期
浅析 ｋ 一近邻分类技术
９
＝
Ｊ ｝ ｉ ， 其 中 ： ｌ ， ２ ， …， ｃ ． 决策规则 为 ： 若ｇ （ ）
＝ｍ ａ ｘ ｋ 则决策 ∈ ．
ｋ一近邻 分类 的一个 直 观 的说 法 就 是 ： 将 一 个 测试 数 据点 分 类 为与 它最 接近 的 ｋ 个 近邻 中
出现 最多 的那 个类 别． １ ． ３ 近 邻分 类 的特 点
在快速搜索方 面， Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ｌ ５ 提 出利用部分距 离 方法来 加 快 搜 索 速 度 ． 部 分 学 者 利 用 投 影 方 法， 把数 据集 和测 试样 本点 投影 到一 个 线性 子 空 间来 加快 搜 索速 度 ． 还 有 许 多 学 者 利 用搜 索 树 ， 把 样本数 据 集分 成 截 然 不 同 的子 集 来 加 快搜 索 速度． Ｍｃ Ｎ ａ ｍｅ ｓ 。 。 提 出利 用 主 矢 量 分 析 建 立 有
的邻近样本 ） ． 这就是模式识别领域中著名的ｋ 一 近邻分 类规 则．
１ ． １ 最 近邻 分类
假定 有 ｃ 个类 别 ∞ ， ： ， …， ∞ 的模 式 识别 问 题， 每类有 标 明类 别 的样本 个 ， 那 么 可 以规 定 ∞ ｉ 类 的判别 函数 为 ｇ （ ）＝ｍｉ ｎ ＝ ， 其 中 ＝１ ， ２ ， …， Ｍ． 表示 ∞ 类， ｋ 表示 类 个样 本 中 的 第 ｋ 个． 决 策 规 则 为 ：若 ｇ ｉ （ ） ＝ ｍ ｉ ｎ ｇ （ ） ， ｉ＝１ ， ２ ， …， ｃ ， 贝 ０ 决 策 ∈ｔ ｏ ｊ ．
近邻监督工作法
近邻监督工作法近邻监督工作法（Nearest Neighbor Supervision，NNS）是一种机器学习方法，它利用已标记的样本和最近邻居的信息来进行分类或回归任务。
在这种方法中，模型通过参考与新实例最接近的已标记实例来进行预测。
近邻监督工作法的基本原理是，通过寻找最近邻居来度量新实例与已标记实例之间的相似性。
当找到最近邻居后，模型将根据这些邻居的标签进行预测。
这种方法的核心思想是，相似的实例往往具有相似的标签，因此，通过参考最近邻居的标签，可以更准确地对新实例进行分类或回归。
近邻监督工作法可以用于各种机器学习任务，如分类、回归和聚类。
在分类问题中，已标记的样本被用作训练集，模型通过比较新实例与训练集中的实例来确定其类别。
在回归问题中，模型利用最近邻居的信息来预测新实例的数值。
在聚类问题中，模型通过找到最近邻居来将实例分为不同的簇。
近邻监督工作法的一个重要的优点是，它不依赖于任何先验假设或模型的特定形式。
相反，该方法只需要计算距离或相似度度量来衡量实例之间的相似性。
因此，它适用于各种类型的数据和任务。
此外，近邻监督工作法还具有良好的可扩展性和适应性，可以灵活地应用到不同的问题领域。
然而，近邻监督工作法也存在一些挑战和限制。
首先，该方法对于大规模数据集的计算开销较大，因为它需要计算新实例与所有已标记实例之间的距离。
其次，该方法对于数据中存在的噪声和异常值比较敏感，这可能导致错误的预测结果。
此外，由于该方法依赖于最近邻居的信息，当训练集中的标记实例不足或分布不均匀时，可能会导致预测效果不佳。
为了克服这些限制，研究人员提出了一些改进和扩展的方法。
例如，一种常见的改进是加权近邻监督工作法，它根据距离或相似度的权重来调整最近邻居的贡献。
另外，还有一些基于近邻监督工作法的集成学习方法，如K近邻和随机森林，可以进一步提高模型的预测性能。
总之，近邻监督工作法是一种简单而有效的机器学习方法，通过利用已标记实例和最近邻居的信息来进行分类或回归任务。
基于时序模式匹配的k-近邻分类在流失预测中的应用
［ ｅ ｏｄ ］ｋｎａ ｓｎ ｉ ｂ ｒ ｃ ｓ ｆ ａ ｏ ； ｉ ｅｓｒ ｓ ａ ｅ ａ ｈ ｇ Ｃ ｕｎ ｒｄ ｔ ｎ Ｋ ｙ ｒ ｓ －ｅｒ ｔ ｅ ｈ ｏｓ ｌ ｓ ｃｔ ｎ Ｔｍ － ｉ ｔ ｒ ｍ ｔ ｉ ； ｈ ｒ ｐｅ ｉ ｉ ｗ ｅ ｇ ａ ｉ ｉ ｉ ｅｅ ｐ ｔｎ ｃ ｎ ｃｏ
于 决策树的方法）相比 ， 方法 分类时序数据时 ，不需要将 时序数据 离散化为非 时序数据 。该文详细描述 了算法 的设计 以及在 真实的电信 该
数据 上的应 用。与 Ｃ ４ ５方法 的实验 结ｌ 比较 ，表 明 ｒ 粜 该方法有效地保 留了时序的完整性 ，在…定程度 上提 高了预 测准确率 。
ＺＨＡＯ ｎ ｍ ｅ ． Ｕ Ｇｕ ｑ ａ Ｄｏ ｇ ｉ ＬＩ ｉ ｕ ｎ
（ ． ｐ ． ｆＣｏ ｕｅ ｃｅ ｃ ， ｉｅｓｔ ｆＳ ｉｎ ｅａ ｄＴ ｃ ｎ ｏ ｙｏ ｉａ Ｈｅｅ ３ ０ ６； １ Ｄｅ ｔｏ ｍｐ ｔｒＳ ｉｎ ｅ Ｕｎｖ ｒｉ ｏ ｃｅ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏｌｇ ｆ ｙ Ｃｈｎ ＋ ｆ ｉ ０ ２ ２ 一
ａ ｇ ｒ ｈ ．Ｔｈ ｏ ａ ｉｏ ｆｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌｒ ｓ ｌｓｂ ｔ ｅ ｈ ｔ ｏ ｆ ｔ ｉ ｐ ｒａ ｄ Ｃ４． ｎ ｃ ｔ ｓ ｔ ａ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｍｅ ｈ ｄ ｐｒ ｓ ｒ ｅ ｅ ｌ ｏ ｔｍ ｉ ｅ ｃ ｍｐ ｒｓ ｎ ｏ ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｅ ｗｅ ｎ ｔ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｏ ｈ ｓ ｐａ ｅ ｎ ５ ｉ ｄｉ ａｅ ｈ ｔｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｔ ｏ ｅ ｅ ｖ ｓ ｔ ｈ ｉ ｔ ｇ ｔ ｆｔ ｅ ｉｓａ ｄ ｃ ｎ ｉ ｐ ｏ ｅ ａ ｃ ｒ ｃ ｆｔ ｅ ｐ ｅ ｉ ｔ ｎ ｎ ｅ ｒ ｙ ｏ ｍｅ ｓ ｒｅ ｎ ａ ｉ ｉ ｍ ｒ ｖｅｔ ｃ ｕ ａ ｙ ｏ ｒ ｄ ｃ ｉ ｈ ｈ ｏ
第3章 k-近邻算法 (《统计学习方法》PPT课件)
• sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
• return sortedClassCount[0][0]
Shape函数
• group,labels=kNN.createDataSet()
Python导入数据
• from numpy import * • >>> import operator • >>> def createDataSet(): • group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) • labels=['A','A','B','B'] • return group,lables
• 输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的 特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分 类标签。
• 一般来说，只选择样本数据集中前N个最相似的数据。K一般不大于20， 最后，选择k个中出现次数最多的分类，作为新数据的分类
K近邻算法的一般流程
• 收集数据：可以使用任何方法 • 准备数据：距离计算所需要的数值，最后是结构化的数据格式。 • 分析数据：可以使用任何方法 • 训练算法： （此步骤kNN）中不适用 • 测试算法：计算错误率 • 使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运
• fr = open(filename)
• numberOfLines = len(fr.readlines()) #get the number of lines in the file
基于k-近邻分类匹配的虹膜识别技术与应用
鉴定． 每个人的虹膜的结构和纹理特征各不相同 作
为重要 的身份鉴别特征 ， 具有 唯一性、 稳定性 、 可采
集性 、 非侵犯性等优点． 与脸像 、 声音等非接触 式的 身份 鉴别 方法 相 比， 膜具 有更 高的 准确性 ， 虹 可广泛
化以及虹膜 图像 的增强等 ５ 儿Ｊ
．
收稿 日期 ：０ ６—０ ２０ ２—０ ２
基金项 目： 国家 自然科学基金（ 重点 ） 目（ ０３ ０ ０ ， 项 ６２ ４ ３ ） 国防科工 委项 目（ １２ ００ ５ ） Ａ ４ ０６ １９ 作者简介 ： 陈爱萍 （９ ４ ， 副教授 ， １６ 一） 女， 研究方向 ： 数字信号处理 ， 字图像处理． 数
一
瞳孔半径为 ：
ｒ ｍ ｘ （ 一 ｍ ）２ （ 一 ）２ （ ） ＝ ａ［ Ｘｉ ／ ，Ｙ Ｙ ． ／ ］ ２ ｎ ｍ
１２ 虹膜外 边缘 的确定 ．
由于虹膜外边缘处灰度变化不 明显 ， 在光照不 均匀的情况下 ， 用灰度分割方法很难取得好 的效果 ，
可采 用 圆 Ｈｏｇ ｕｈ变换 的方法 来 精 确 定 位外 边 缘 ， 圆 Ｈ ｕｈ变换原 理 如下 ： ｏｇ
趋 向一致 ， 也是图像中灰度最低的部分 ， 先计算出虹 膜 的灰 度直 方 图 ， 图 １ｂ 所 示 ， 图看 出 ， 两 个 如 （） 由 有 峰值 ， 瞳孔的灰度集中在直方图的左侧 ， 即第一个峰 值， 第二个峰值对应的是虹膜 区域的灰度集中范 围． 提取第一个峰值的右侧最小 值处为二值化 阈值 （ 选 取为 ２ ） 图 １ ｃ 显示 了对该 图进行 灰度分割 （ ５ ， （） 保 留阈值 ＜＝ ５的部分 ） 的结果 ． 了除去虹膜 ２ 后 为
K-近邻算法
K-近邻算法⼀、概述k-近邻算法（k-Nearest Neighbour algorithm），⼜称为KNN算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。
KNN 的⼯作原理：给定⼀个已知标签类别的训练数据集，输⼊没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最邻近的k个实例，如果这k个实例的多数属于某个类别，那么新数据就属于这个类别。
可以简单理解为：由那些离X最近的k个点来投票决定X归为哪⼀类。
图1 图1中有红⾊三⾓和蓝⾊⽅块两种类别，我们现在需要判断绿⾊圆点属于哪种类别当k=3时，绿⾊圆点属于红⾊三⾓这种类别；当k=5时，绿⾊圆点属于蓝⾊⽅块这种类别。
举个简单的例⼦，可以⽤k-近邻算法分类⼀个电影是爱情⽚还是动作⽚。
（打⽃镜头和接吻镜头数量为虚构）电影名称打⽃镜头接吻镜头电影类型⽆问西东1101爱情⽚后来的我们589爱情⽚前任31297爱情⽚红海⾏动1085动作⽚唐⼈街探案1129动作⽚战狼21158动作⽚新电影2467？表1 每部电影的打⽃镜头数、接吻镜头数和电影分类表1就是我们已有的数据集合，也就是训练样本集。
这个数据集有两个特征——打⽃镜头数和接吻镜头数。
除此之外，我们也知道每部电影的所属类型，即分类标签。
粗略看来，接吻镜头多的就是爱情⽚，打⽃镜头多的就是动作⽚。
以我们多年的经验来看，这个分类还算合理。
如果现在给我⼀部新的电影，告诉我电影中的打⽃镜头和接吻镜头分别是多少，那么我可以根据你给出的信息进⾏判断，这部电影是属于爱情⽚还是动作⽚。
⽽k-近邻算法也可以像我们⼈⼀样做到这⼀点。
但是，这仅仅是两个特征，如果把特征扩⼤到N个呢？我们⼈类还能凭经验“⼀眼看出”电影的所属类别吗？想想就知道这是⼀个⾮常困难的事情，但算法可以，这就是算法的魅⼒所在。
我们已经知道k-近邻算法的⼯作原理，根据特征⽐较，然后提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。
那么如何进⾏⽐较呢？⽐如表1中新出的电影，我们该如何判断他所属的电影类别呢？如图2所⽰。
检索技巧near
检索技巧near近邻检索技巧（Near）是一种常用的信息检索方法，它可以帮助我们在海量数据中快速找到与给定查询对象相似或相关的数据。
在本文中，我将介绍近邻检索技巧的原理、应用场景以及常用的算法。
一、近邻检索技巧的原理近邻检索技巧的核心思想是通过计算不同数据对象之间的相似度或距离来衡量它们之间的相关性。
常用的相似度度量方法包括欧氏距离、余弦相似度、曼哈顿距离等。
在实际应用中，我们可以根据具体的需求选择合适的相似度度量方法。
近邻检索技巧的基本步骤包括：首先，我们需要确定一个查询对象，即我们要找到相似数据的参考对象。
然后，我们需要将查询对象与数据集中的每个数据对象进行相似度计算或距离计算。
最后，我们可以根据计算结果对数据对象进行排序，取出与查询对象相似度最高或距离最近的数据。
二、近邻检索技巧的应用场景近邻检索技巧在实际应用中有着广泛的应用场景。
以下是一些常见的应用场景：1. 推荐系统：近邻检索技巧可以帮助推荐系统根据用户的历史行为或偏好找到与之相似的用户或物品，从而为用户提供个性化的推荐服务。
2. 图像搜索：近邻检索技巧可以帮助图像搜索引擎根据用户提供的图像找到与之相似的图像，为用户提供更精准的搜索结果。
3. 文本相似度计算：近邻检索技巧可以帮助文本处理系统根据输入的文本找到与之相似的文本，从而实现文本分类、信息抽取等功能。
4. 音乐推荐：近邻检索技巧可以帮助音乐推荐系统根据用户的听歌记录找到与之相似的歌曲，为用户推荐更符合其口味的音乐。
三、常用的近邻检索算法近邻检索技巧涉及到的算法有很多，下面介绍几种常用的算法：1. K最近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）：KNN算法是一种基本的分类和回归算法，它通过计算查询对象与数据集中最近的K个邻居之间的距离来确定查询对象的类别或预测值。
2. Locality Sensitive Hashing（简称LSH）：LSH是一种高效的近似最近邻搜索算法，它通过将数据对象映射到哈希空间中，使得相似的数据对象具有相似的哈希值，从而加速近邻搜索过程。
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近邻分类方法及其应用
近邻分类是一种实用、有效且泛化性强的分类方法，它是由Cover 和Hart于1968年首次提出的分类算法，近年来广泛应用于机器学习，被誉为模式识别领域里最常见的算法之一。
该算法基于最近邻原则，通过基于实例的学习来自动构建类模型，其分类精度高，是实现计算机视觉的重要基础和工具之一。
近邻分类主要应用于分类任务，该算法可以用于分类数据，以确定数据属于哪一类，并能够计算数据中的每个点的概率。
它主要利用最近邻原则，即距离最近的k个点决定了一个点的分类结果，因此它属于基于实例学习的有监督学习算法，即在分类前，算法先要学习分类样本，才能完成分类。
近邻分类算法的工作原理非常简单，根据距离度量基于空间原理，该算法可以计算待判定样本和样本库中已有样本的距离，距离最近的k个样本最为重要，根据和k个样本的距离可以推断出待判定样本的分类结果，即k个样本中类别数量最多的类别就是待分类结果。
近邻分类算法的应用广泛，其具有较高的普遍性和实用性，能够处理多维的数据特征，因此在计算机视觉和模式识别领域有着广泛的应用场景。
近邻分类算法在实际应用中有很多变形，如K近邻算法、W欧氏距离计算法、P-近邻算法等，它们都具有同样的应用原理，但是每种算法的具体策略与实际应用有关，在实际应用中的效果也不尽相同。
K近邻算法是近邻分类算法的最常用形式，它由Cover和Hart
于1968年首次提出，是属于基于实例学习的分类器，其特点是实现简单，分类效果好，但是存在计算量大，识别精度低的缺点，其主要思想是根据输入待分类样本和训练样本之间的距离，将最接近待分类样本的K个训练样本预先存储下来，根据K个训练样本中出现最多的类别来确定待分类样本的类别，从而达到识别的目的。
K近邻算法的参数外设是非常重要的，其中最关键的就是K值的外设，K值的大小决定了待分类样本被最接近的K个样本的数量，从而直接影响算法的识别精度，因此选择K值时要根据训练样本数据特点，如数据分布情况、特征数量、密度等来判断，以保证算法的最佳性能。
此外，K近邻算法还有抗噪声能力差，容易受到异常值影响等缺点，不适用于维度高、数据量大的环境。
因此在实际应用K近邻算法时要结合实际情况，合理利用算法的优势，采取具体的优化方法，才能达到更好的应用效果。
总之，近邻分类方法是模式识别领域里最常见的算法之一，它建立在实例学习之上，以最近邻原理来实现数据的分类功能，它主要应用于分类任务，能够处理多维的数据特征，可以用于分类数据，以确定数据属于哪一类，并能够计算数据中的每个点的概率，K近邻算法是近邻分类算法的最常用形式，其工作原理非常简单，距离度量基于空间原理，实现简单，分类效果好，但是存在计算量大，识别精度低的缺点，其参数外设非常重要，参数的大小会直接影响算法的识别精度，合理利用算法的优势，采取具体的优化方法，才能达到更好的应
用效果。