KNN描述
- KNN邻近算法是简单的分类与回归方法，属于监督学习，也属于懒散学习法。给定一个训练集（包括训练数据和训练标签）和一个测试对象（只有测试数据，需要预测测试标签）该算法计算测试对象和每个训练对象之间的距离或相似度，这个测试对象在空间K个最近样本中大多数属于某个类别，那么这个测试对象的标签就属于这个类别。
2.KNN工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每个数据所属的类别。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，算法提取样本最相似（最邻近）数据的分类标签。一般来说，只选取样本集中前k个最相似的数据，这就是KNN邻近算法中k的出处，通常k不大于20的整数。最后选择k个最相似数据中出现最多的分类，作为新数据的分类
注释：
k值较小，模型复杂度较高，容易发生过拟合，学习的误差会增大，预测结果对邻近实例点特别敏感；k值较大可以减少学习的误差，但是学习的近似误差会增大，与输入实例较远的训练实例也会对预测取到左右；因此，一般选择k值较小且奇数，也会用交叉验证法选取最优的k值。
下面开始python sklearn的KNN算法
#读取数据
import numpy as np
import pandas as pd
import os
os.chdir('/Users/xy/Desktop/机器学习/Digit Recognizer/digit-recognizer')
train = pd.read_csv('train.csv')
test = pd.read_csv('test.csv')
print(train.head(5),type(train),train.shape)#42000，785
print(test.head(5),type(test),test.shape)#28000，744
数据量很大
#提取训练数据特征
data = train.iloc[:,1:]
#提取训练标签
label = train.iloc[:,0]
#建立KNN模型
from sklearn import neighbors
model = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
model.fit(data,label)
pre = model.predict(test)
print(pre)
等着跑数儿中~~~~
经过多次实验，k=1测试结果最接近
