K邻近算法最初由 Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是目前比较简单和成熟的算法，在生命科学领域中应用相对广泛。其主要思想是：如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中大多数都属于某一个类，则该样本也属于这一类，并具有该类别上样本的特性。K邻近具体实现主要是通过两两样本之间的距离，如果两者距离较其他样本之间更近，那么则判断为同一类，一般选取欧式距离或曼哈顿距离来计算其远近。

R中有许多包都可以实现knn算法，如：class、DMwR、kknn包等都可以进行快速的KNN算法实现。

下面我们通过 kknn 做简单演示说明：


library(kknn)
library(caret)

set.seed(123456)

# 标准化
iris[, 1:4] <-
  as.data.frame(lapply(iris[, 1:4], function(x) {
    (x - min(x)) / (max(x) - min(x))
  }))

# 随机选择70%数据作为训练集
train <-
  sample(1:nrow(iris), size = nrow(iris) * 0.7, replace = FALSE)

# 训练集
train_data <- iris[train,]
# 测试集
test_data <- iris[-train,]

# 调用knn
# 可选的核函数："rectangular"、"triangular"、"epanechnikov" 、 "biweight" 、
# "triweight"、 "cos"、 "inv"、 "gaussian"、 "rank"、"optimal"

# k默认等于7
pre <-
  kknn(Species ~ .,
       train_data,
       test_data,
       distance = 1,
       kernel = "triangular")
fit <- fitted(pre)
# 计算混淆矩阵
confusionMatrix(table(fit, test_data$Species))

对于knn算法来说，k值确定是比较困难的。一般我们根据准确率来简单判定最佳k值，我们尝试所有可能K值并计算准确率：


# 选取最佳K值
iris_acc <- numeric()
for (i in 1:100) {
  predict <-   kknn(
    Species ~ .,
    train_data,
    test_data,
    distance = 1,
    k = i,
    kernel = "triangular"
  )
  fit <- fitted(predict)
  iris_acc <- c(iris_acc, confusionMatrix(table(fit, test_data$Species))$overall['Accuracy'])
}
# 绘图
plot(
  1 - iris_acc,
  type = "l",
  ylab = "Error Rate",
  xlab = "K",
  main = "Error Rate for Iris With Varying K"
)

K值选择是没有统一的定论， 在实际应用中，K值一般取一个比较小的数值，同时也可以像采用交叉验证法来选择最优的K值。

总体来说KNN算法是相对比较简单易用的方法，值得ML初学者学习。

参考资料：

1.https://kevinzakka.github.io/2016/07/13/k-nearest-neighbor/

2.http://www.learnbymarketing.com/tutorials/k-nearest-neighbors-in-r-example/

3.https://www.edureka.co/blog/knn-algorithm-in-r/

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