1. KNN算法简介
K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种基本的分类和回归方法。它的核心思想是样本在特征空间中的最邻近，即样本特征空间中的K个最相似样本的分类结果来决定新样本所属的类别。其中，K为用户自定义的正整数。
KNN算法被广泛应用于各种领域，如推荐系统、生物科技、金融等等。它的优点在于模型简单易懂，具有较高的准确率，对于数据无需任何假设，本身自带特征选择方法等等。但相对的，KNN算法因为需要计算样本之间的距离，在大数据集和高维数据上表现不佳，算法耗时较长。
2. KNN算法的sklearn+python实现
2.1 KNN算法在sklearn中的实现
在sklearn库中，KNN算法的实现位于neighbors模块中。其中，KNeighborsClassifier类是一个分类器，用于KNN分类问题；KNeighborsRegressor类是一个回归器，用于KNN回归问题。这两个类的初始化参数相似，主要包括：
n_neighbors: K值，默认为5
weights: 用于指定权重计算方式，默认为均匀权重
algorithm: 用于指定用于计算的算法，默认为自动选择
leaf_size: 用于指定BallTree或KDTree的叶结点数目，默认为30
p: 用于指定距离度量的方式，默认为欧几里得距离（2范数），其他可选值为曼哈顿距离（1范数）、闵可夫斯基距离等
2.2 在python中实现KNN算法
下面让我们来看看在python中如何实现KNN算法。首先，我们需要加载数据集和预处理数据，这里选择使用iris数据集，方法如下：
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
接下来，我们需要将数据随机分为训练集和测试集，方法如下：
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
然后，我们需要实现KNN算法。核心代码如下：
import numpy as np
from collections import Counter
class KNN:
def __init__(self, n_neighbors=5, p=2):
self.n_neighbors = n_neighbors
self.p = p
def predict(self, X_train, y_train, x_test):
distances = [np.linalg.norm(x_train - x_test, ord=self.p) for x_train in X_train]
k_neighbors = np.argsort(distances)[:self.n_neighbors]
k_neighbor_labels = [y_train[i] for i in k_neighbors]
most_common = Counter(k_neighbor_labels).most_common(1)
return most_common[0][0]
上述代码中的predict函数中，我们首先计算测试样本与每个训练样本之间的距离，然后取出其中的K个最邻近样本，根据这些样本的标签投票得出测试样本的预测结果。
3. KNN算法应用案例
KNN算法应用广泛，下面以鸢尾花数据集为例，演示如何使用KNN算法对鸢尾花进行分类。首先，我们将数据集随机分为训练集和测试集，代码如下：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
接着，我们使用KNeighborsClassifier类实现KNN算法并进行训练，代码如下：
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
然后，我们可以使用测试集进行预测，并计算预测准确率，代码如下：
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy*100))
运行代码，我们得到准确率为97.78%。
4. 总结
KNN算法是一种简单易懂、应用广泛的分类和回归方法。该算法的核心思想是利用最邻近样本的标签来预测新样本的标签。在sklearn库中，KNN算法的实现位于neighbors模块中。同时，我们也可以通过自己的代码实现KNN算法，本文分享了KNN算法在python中的实现方式。最后，本文以鸢尾花数据集为例，演示了如何使用KNN算法对鸢尾花进行分类。通过本文的介绍和实践，您应该已经对KNN算法有了一定的了解和掌握，希望对您有所帮助。