嘿，大家好！今天让我们一起来聊聊机器学习中的“大拿”——K近邻算法（K-NN）。这可是机器学习界的一位“元老级”人物，简单到几乎可以说是“暴力美学”的存在！它的核心思想就像“找邻居”一样，谁离它最近，它就跟谁学。

比如说，你看到两个长得越来越像的人，你肯定会认为他们是父子，对吧？这就是K近邻算法的精髓：根据特征（如身高、体重等）的距离来分类。听起来很简单，但它的“威力”可不容小觑！

在代码实例中，作者用OpenCV的K近邻模块，把数据分成两组，左下方一组，右上方一组。然后随机生成一个点，判断它属于哪一组。这就像在玩“连连看”，看看哪个邻居更“亲近”！

那么，这个算法在实际生活中有哪些“用武之地”呢？比如，推荐电影时，K近邻会根据你的喜好找到最相似的用户，推荐他们喜欢的电影；在医疗诊断中，根据症状找到最相似的病例进行诊断。是不是很神奇？

不过，K近邻也不是“万能钥匙”。比如，它在处理大数据时可能会“力不从心”，因为计算距离会变得非常耗时。这也是为什么在实际应用中，我们常常会结合一些优化策略，比如降维或者空间划分，让它在大数据时代也能“游刃有余”。

下次当你在用推荐系统时，不妨想一想，这背后的“英雄”是不是K近邻呢？

作者：Xiou

1.K近邻算法概述

机器学习算法是从数据中产生模型，也就是进行学习的算法（下文也简称为算法）。我们把经验提供给算法，它就能够根据经验数据产生模型。在面对新的情况时，模型就会为我们提供判断（预测）结果。例如，我们根据“个子高、腿长、体重轻”判断一个孩子是个运动员的好苗子。把这些数据量化后交给计算机，它就会据此产生模型，在面对新情况时（判断另一个孩子能不能成为运动员），模型就会给出相应的判断。

比如，要对一组孩子进行测试，首先就要获取这组孩子的基本数据。这组数据包含身高、腿长、体重等数据，这些反映对象（也可以是事件）在某个方面的表现或者性质的事项，被称为属性或特征。而具体的值，如反映身高的“188 cm”就是特征值或属性值。这组数据的集合“（身高=188 cm，腿长=56 cm，体重=46 kg）, ……,（身高=189cm，腿长=55 cm，体重=48 kg）”，称为数据集，其中每个孩子的数据称为一个样本。

从数据中学得模型的过程称为学习（learning）或者训练（training）。在训练过程中所使用的数据称为训练数据，其中的每个样本称为训练样本，训练样本所组成的集合称为训练集。

当然，如果希望获取一个模型，除了有数据，还需要给样本贴上对应的标签（label）。例如，“（（个子高、腿长、体重轻），好苗子）”。这里的“好苗子”就是标签，通常我们将拥有了标签的样本称为“样例”。

学得模型后，为了测试模型的效果，还要对其进行测试，被测试的样本称为测试样本。输入测试样本时，并不提供测试样本的标签（目标类别），而是由模型决定样本的标签（属于哪个类别）。比较测试样本预测的标签与实际样本标签之间的差别，就可以计算出模型的精确度。

大多数的机器学习算法都来源于日常生活实践。K近邻算法是最简单的机器学习算法之一，主要用于将对象划分到已知类中，在生活中被广泛使用。例如，教练要选拔一批长跑运动员，如何选拔呢？他使用的可能就是K近邻算法，会选择个子高、腿长、体重轻，膝、踝关节围度小，跟腱明显，足弓较大者作为候选人。他会觉得这样的孩子有运动员的潜质，或者说这些孩子的特征和运动员的特征很接近。

K近邻算法的本质是将指定对象根据已知特征值分类。例如，看到一对父子，一般情况下，通过判断他们的年龄，能够马上分辨出哪位是父亲，哪位是儿子。这是通过年龄属性的特征值来划分的。

K近邻算法在获取各个样本的特征值之后，计算待识别样本的特征值与各个已知分类的样本特征值之间的距离，然后找出k个最邻近的样本，根据k个最邻近样本中占比最高的样本所属的分类，来确定待识别样本的分类。

2.代码实例

在OpenCV中，不需要自己编写复杂的函数实现K近邻算法，直接调用其自带的模块函数即可。本节通过一个简单的例子介绍如何使用OpenCV自带的K近邻模块。

代码实例（1）：演示OpenCV自带的K近邻模块的使用方法。

本例中有两组位于不同位置的用于训练的数据集，如图20-14所示。两组数据集中，一组位于左下角；另一组位于右上角。随机生成一个数值，用OpenCV中的K近邻模块判断该随机数属于哪一个分组。

上述两组数据中，位于左下角的一组数据，其x、y坐标值都在(0, 30)范围内。位于右上角的数据，其x、y坐标值都在(70, 100)范围内。根据上述分析，创建两组数据，每组包含20对随机数（20个随机数据点）：

● 第1组随机数rand1中，其x、y坐标值均位于(0, 30)区间内。
● 第2组随机数rand2中，其x、y坐标值均位于(70, 100)区间内。接下来，为两组随机数分配标签：
● 将第1组随机数对划分为类型0，标签为0。
● 将第2组随机数对划分为类型1，标签为1。然后，生成一对值在(0, 100)内的随机数对：

        test = np.random.randint(0, 100, (1, 2)).astype(np.float32)

最后，使用OpenCV自带的K近邻模块判断生成的随机数对test是属于rand1所在的类型0，还是属于rand2所在的类型1。

代码实例：

import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt# 用于训练的数据

# rand1数据位于(0,30)

rand1 = np.random.randint(0, 30, (20, 2)).astype(np.float32)

# rand2数据位于(70,100)

rand2 = np.random.randint(70, 100, (20, 2)).astype(np.float32)

# 将rand1和rand2拼接为训练数据

trainData = np.vstack((rand1, rand2))

# 数据标签，共两类：0和1

# r1Label对应着rand1的标签，为类型0

r1Label = np.zeros((20, 1)).astype(np.float32)

# r2Label对应着rand2的标签，为类型1

r2Label = np.ones((20, 1)).astype(np