理解
用一个实际生活的例子来解释
假设你面前有一堆男人
分类问题：
这些男人的基本信息全部掌握，有一些是渣男，有一些是好男人，有一些是正常人
现在新来了几个男人，基本信息全部掌握，没有标注男人类型，需要从已知的男人作为参考，判断新来的男人的类型
KNN的思想就是：对每一个新来的男人，找出和他基本信息最相近的K个男人，看看他们这几个接近的男人的类型，然后以最多的类型作为预测
回归问题：
这些男人的基本信息全部掌握，包括他们的年收入
现在新来了几个男人，基本信息全部掌握，不包括年收入
KNN的思想就是：对每一个新来的男人，找出和他基本信息最相近的K个男人，看看他们这几个接近的男人的年收入，然后以平均数或加权平均数作为预测
训练测试分离
在给新来的男人预测时，先把原有的男人打乱顺序，随机抽取一定比例作为练习，看看自己看男人的眼光是否准确，再来对付新来的男人
超参数
k
选几个最相近的男人作为参考
权重
对于挑出来参考的这几个男人 更着重参考最接近的
p
评价最相近时使用闵科夫斯基距离的次方数
萌新向Python数据分析及数据挖掘 第三章 机器学习常用算法 第一节 KNN算法 （上）理解篇
原文：https://www.cnblogs.com/romannista/p/10730074.html