k近傍法(k-NN)の簡単なPython実装 - Qiita

k近傍法の概要 k近傍法(k-NearistNeighbor)は機械学習のアルゴリズムで教師あり学習で、分類問題などに使います。とても似た名前にk平均法(k-means)があるりますが、k-meansは教師なし学習でクラスタリングに使います。 k近傍法のアルゴリズム自体はとても単純です。分類したいデータと、既存のデータとの距離を計算し、距離が近いk点のデータの多数決でクラスを決定します。 例えばk=1のときは距離が一番近いデータの仲間である、とするだけです。 図を見たほうがわかりやすいですね。 k近傍法の例。標本（緑の丸）は、第一のクラス（青の四角）と第二のクラス（赤の三角）のいずれかに分類される。k = 3 なら、内側の円内にあるオブジェクトが近傍となるので、第二のクラスに分類される（赤の三角の方が多い）。しかし、k = 5 なら、それが逆転する。 引用:wikipedia 以上からk近