KNN是一種惰性、基于實例的算法。它的工作原理是將新樣本的特征與數(shù)據(jù)集中現(xiàn)有樣本的特征進行比較。然后算法選擇最接近的k個樣本，其中k是用戶定義的參數(shù)。新樣本的輸出是基于“k”最近樣本的多數(shù)類(用于分類)或平均值(用于回歸)確定的。
有很多距離度量的算法，我們這里選取3個最常用度量的算法來進行演示：
1. 歐氏距離 Euclidean Distance

 def euclidean_distance(x1, x2):     return math.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2))

euclidean_distance函數(shù)計算多維空間中兩點(x1和x2)之間的歐氏距離，函數(shù)的工作原理如下:

• 從x1元素中減去x2，得到對應坐標之間的差值。
• 使用**2運算將差值平方。
• 使用np.sum()對差的平方求和。
• 使用math.sqrt()取總和的平方根。

歐幾里得距離是歐幾里得空間中兩點之間的直線距離。通過計算歐幾里得距離，可以識別給定樣本的最近鄰居，并根據(jù)鄰居的多數(shù)類(用于分類)或平均值(用于回歸)進行預測。在處理連續(xù)的實值特征時，使用歐幾里得距離很有幫助，因為它提供了一種直觀的相似性度量。
2. 曼哈頓距離 Manhattan Distance
兩點坐標的絕對差值之和。

 def manhattan_distance(x1, x2):     return np.sum(np.abs(x1 - x2))

Manhattan _distance函數(shù)計算多維空間中兩點(x1和x2)之間的曼哈頓距離，函數(shù)的工作原理如下:

• 用np計算x1和x2對應坐標的絕對差值。Abs (x1 - x2)
• 使用np.sum()對絕對差進行求和。

曼哈頓距離，也稱為L1距離或出租車距離，是兩點坐標的絕對差值之和。它代表了當運動被限制為網(wǎng)格狀結構時，點之間的最短路徑，類似于在城市街道上行駛的出租車。
在數(shù)據(jù)特征具有不同尺度的情況下，或者當問題域的網(wǎng)格狀結構使其成為更合適的相似性度量時，使用曼哈頓距離可能會有所幫助。曼哈頓距離可以根據(jù)樣本的特征來衡量樣本之間的相似性或差異性。
與歐幾里得距離相比，曼哈頓距離對異常值的敏感性較低，因為它沒有對差異進行平方。這可以使它更適合于某些數(shù)據(jù)集或異常值的存在可能對模型的性能產生重大影響的問題。
3. 閔可夫斯基距離 Minkowski Distance
它是歐幾里得距離和曼哈頓距離的一般化的表現(xiàn)形式，使用p進行參數(shù)化。當p=2時，它變成歐氏距離，當p=1時，它變成曼哈頓距離。

 def minkowski_distance(x1, x2, p):    return np.power(np.sum(np.power(np.abs(x1 - x2), p)), 1/p)

minkowski_distance函數(shù)計算多維空間中兩點(x1和x2)之間的閔可夫斯基距離。
當你想要控制單個特征的差異對整體距離的影響時，使用閔可夫斯基距離會很有幫助。通過改變p值，可以調整距離度量對特征值或大或小差異的靈敏度，使其更適合特定的問題域或數(shù)據(jù)集。
閔可夫斯基距離可以根據(jù)樣本的特征來衡量樣本之間的相似性或不相似性。該算法通過計算適當p值的閔可夫斯基距離，識別出給定樣本的最近鄰居，并根據(jù)鄰居的多數(shù)類(用于分類)或平均值(用于回歸)進行預測。

因為KNN算法的原理很簡單，所以我們這里直接使用Python實現(xiàn)，這樣也可以對算法有一個更好的理解：

def knn_euclidean_distance(X_train, y_train, X_test, k):     # List to store the predicted labels for the test set     y_pred = []
     # Iterate over each point in the test set     for i in range(len(X_test)):         distances = []         # Iterate over each point in the training set         for j in range(len(X_train)):             # Calculate the distance between the two points using the Euclidean distance metric             dist = euclidean_distance(X_test[i], X_train[j])             distances.append((dist, y_train[j]))
         # Sort the distances list by distance (ascending order)         distances.sort()
         # Get the k nearest neighbors         neighbors = distances[:k]
         # Count the votes for each class         counts = {}         for neighbor in neighbors:             label = neighbor[1]             if label in counts:                 counts[label] += 1             else:                 counts[label] = 1
         # Get the class with the most votes         max_count = max(counts, key=counts.get)         y_pred.append(max_count)
     return y_pred

def knn_minkowski_distance(X_train, y_train, X_test, k, p):     # List to store the predicted labels for the test set     y_pred = []
     # Iterate over each point in the test set     for i in range(len(X_test)):         distances = []         # Iterate over each point in the training set         for j in range(len(X_train)):             # Calculate the distance between the two points using the Minkowski distance metric             dist = minkowski_distance(X_test[i], X_train[j], p)             distances.append((dist, y_train[j]))
         # Sort the distances list by distance (ascending order)         distances.sort()
         # Get the k nearest neighbors         neighbors = distances[:k]
         # Count the votes for each class         counts = {}         for neighbor in neighbors:             label = neighbor[1]             if label in counts:                 counts[label] += 1             else:                 counts[label] = 1
         # Get the class with the most votes         max_count = max(counts, key=counts.get)         y_pred.append(max_count)
     return y_pred