1. 什麼是K-近鄰演算法？

k最近鄰(k-Nearest Neighbor，kNN)分類演算法是一個比較成熟也是最簡單的機器學習(Machine Learning)演算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特徵空間中與k個例項最為相似(即特徵空間中最鄰近)，那麼這k個例項中大多數屬於哪個類別，則該樣本也屬於這個類別。

2. K-近鄰演算法的本質

一般的機器學習演算法一般包括兩個過程：訓練過程和測試過程。
訓練過程通過使用機器學習演算法在訓練樣本上迭代訓練，得到較好的機器學習模型。
測試過程是使用測試資料來驗證機器學習模型的好壞，通過正確率來呈現。
KNN演算法的本質是在訓練過程中，它將所有訓練樣本的輸入和輸出標籤(label)都儲存起來。測試過程中，計算測試樣本和每個訓練樣本距離的最近的前k個訓練樣本。然後對著k個訓練樣本的label進行投票，票數最多的那一類即為測試樣本所歸類。

其實，KNN演算法非常簡單，可以說在訓練過程基本沒有演算法參與，只有儲存訓練樣本。可以說KNN演算法是一種識記類演算法。因此，KNN雖然簡單，但是明顯包含了一下幾個缺點：

• 訓練過程中所有的訓練樣本及其輸出的label儲存起來，因此，空間成本很大。
• 測試過程中，每個測試樣本都跟訓練樣本進行比較，因此，執行時間成本很大。
• 採用距離比較的分類方式，分類準確率不高。

3. Iris分類實現

首先，資料集我們選擇經典的鳶尾花卉資料集（Iris）。Iris資料集每個樣本x包含了花萼長度（sepal length）、花萼寬度（sepal width）、花瓣長度（petal length）、花瓣寬度（petal width）四個特徵。樣本標籤y共有三類，分別是Setosa，Versicolor和Virginica。Iris資料集總共包含150個樣本，每個類別由50個樣本，整體構成一個150行5列的二維表。
下面是該實驗的jupyter notebook：