本质：人以类聚，物以群分，趣味相同的人总是会在一起
一，k为1即只寻找离它最近的情况
这个时候它的公式就是我们初中学的两点距离公式
其原理就是勾股定理，这个很简单就不推导了

二，按*的方式，投票分
假定目前只有0与1两个类别，有个要分类的点A
直接划分比如K=3，那么取离A距离最近的三个，好此时有2个1类的，1个0类的
2>1，那么此时就判断A为1类

三，KNN关键点(超参数/Hyperparameter)的探讨

关于超参数

定义

在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。 相反，其他参数的值通过训练得出。
超参数：

定义关于模型的更高层次的概念，如复杂性或学习能力。
不能直接从标准模型培训过程中的数据中学习，需要预先定义。
可以通过设置不同的值，训练不同的模型和选择更好的测试值来决定

超参数的一些示例：

树的数量或树的深度
矩阵分解中潜在因素的数量
学习率（多种模式）
深层神经网络隐藏层数
k均值聚类中的簇数

那么由此，我们就来想下
这个超参数K要满足什么条件
1,K为奇数，只有是奇数才能保证投票中不会出现各类型数量相等的情况
2k的大小，首先，k如果太小，会影响模型的精度，单纯的来说，如果我们要判断一个动物是不是猫，那么如果我们只用眼睛，鼻子，嘴巴判断，那大象也是有眼睛鼻子嘴巴的，那么如果K太大，会冲淡周围的数据对最终种类判断的影响，比如A刚刚做推销，那么知道A是推销员的只有他已经推销过的少数几个人，但是大多数人不知道。

四，欧几里得(.Euclidean)距离

欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离

公式: