进入数据分析领域的四年来，我构建的模型的80%多都是分类模型，而回归模型仅占15-20%。这个数字会有浮动，但是整个行业的普遍经验值。分类模型占主流的原因是大多数分析问题都涉及到做出决定。例如一个客户是否会流失,我们是否应该针对一个客户进行数字营销，以及客户是否有很大的潜力等等。这些分析有很强的洞察力，并且直接关系到实现路径。在本文中，我们将讨论另一种被广泛使用的分类技术，称为k近邻(KNN)。本文的重点主要集中在算法的工作原理以及输入参数如何影响输出/预测。

目录

什么情况下使用KNN算法？
KNN算法如何工作？
如何选择因子K？
分解--KNN的伪代码
从零开始的Python实现
和Scikit-learn比较

什么情况使用KNN算法？

KNN算法既可以用于分类也可以用于回归预测。然而，业内主要用于分类问题。在评估一个算法时，我们通常从以下三个