一、kNN算法介绍
首先先介绍下kNN算法，有这么一个场景给定了肿瘤块的大小和时间的一组数据，其中每一组数据对应一个结果数据，即恶性还是良性。这么一组数据：
?raw_data_x=[[3.39,2.33],? ? #特征
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [3.11,1.78],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [1.34,3.37],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [3.58,4.68],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?[2.28,2.87],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [7.42,4.7],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [5.75,3.53],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [9.17,2.51],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [7.79,3.42],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?[7.94,0.79]
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ]
? ? raw_data_y=[0,0,0,0,0,1,1,1,1,1] #0良性 1恶性
我们将肿瘤快大小作为横轴，时间作为纵轴，其中绿色代表良性，红色代表恶性，蓝色为给定[8.09,3.37]?需要我们判断是恶性还是良性。
?
?
kNN的思想是：我算出这个蓝色球距离每一个球的距离，distances=[]?
?
然后按照从近到远进行排序（按照索引），将最近的k个点的y坐标求出来（即这几个点都是0还是1），然后进行对1和0的频次统计。如果1多则恶性可能性大，0多则良性可能性大。
二、kNN过程
求出x点距离其他点的距离 存入到distances数组中
求出离这点新点最近的点的索引排序
假设k=6 求出最近的6个点相应的y的值
求出topK_y最终为
[1, 1, 1, 1, 1, 0] 对其统计
结果：Counter({1: 5, 0: 1})
votes.most_common(1)#找出票数最多的元素，即频次最大
结果：[(1, 5)]
votes.most_common(1)[0] #取出频次最大的一组的第一个元素 ，即1 恶性
结果：(1, 5)
三、使用sklearn中的kNN
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标签：kNN,机器,一组,恶性,良性,频次,算法,求出 来源： https://www.cnblogs.com/touziqin/p/11000468.html
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