k近邻基础概念与原理分析
K最近邻分类算法(k-Nearest Neighbor，KNN)
俗称：k近邻算法 也叫KNN算法
是最简单的机器学习算法之一，
K近邻算法的概念，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。
列入下图：
上图中包含了已经确定的：蓝色方块与红色三角形
当新加入了绿色圆形样例需要进行分类，KNN算法将会从离这个样本最近的样本进行技术，依照个数投票决定应当属于哪一类中。
当k=3时，也就是图片当中的第一个实心圆圈，可以得到离样本最近的3个样本中有2个是红色三角形，1个蓝色正方形，所以被绿色圆圈将会被划分到红色三角形
但当k=5时，也就是图片当中的第一个实心圆圈，可以得到离样本最近的5个样本中有2个是红色三角形，3个蓝色正方形，此时这个绿色圆圈将会被划分到蓝色三角形
由此可得，KNN算法是将未知的样本类型依靠所处的位置与其最近的邻居的k个样本个数中，个数最多个数的种类决定它的类型。
所以一般k的取值都会选择奇数，便于得出结果。