机器学习监督学习中，根据解决问题的连续性和离散型，分为分类问题和回归问题。最邻近算法kNN是一种最为直接和简便的分类方法。
kNN本质上，是计算目标到模型的欧式距离，从而判定目标所属的类别。
首先，在解决机器学习问题的时候，我们首先，其实面对这样一个问题：对数据的清洗。因为通常的，我们的程序设计语言，只能处理诸如数组，矩阵，字符，以及其他我们在程序设计中常见的一些数据类型。而通常的，我们手中的数据都是以文件的格式给出。比如.TXT格式的。
所以，首先第一步：完成数据类型的转换：
下面给出一段python 代码，旨在说明其中的思想：
def file2matrix(filename):
fr = open(filename) #打开文件
array0Lines = fr.readlines()#读取文件的内容（实际上，查看array0lines的内容时，发现文件的每一行，为一个字符串，且字符串中包含了“\t（制表位,就是对其的那个东西）”，“\n”）
number0fLines = len(array0Lines)#获取行数
returnMat = zeros((number0fLines,3))创造一个行数×3的矩阵
classLabelVector = []创建一个空的列表，注意这里只是列表
index = 0
for line in array0Lines: 开始完成数据清洗
line = line.strip()#去掉"\n"，但此时制表位还在，数据格式仍然是我们处理不了的，如123 0.324 2.12(数据与数据的制表位仍然在)
listFromLine = line.split('\t')#去掉制表位(将每个数据转化为列表式数据)，如['123', '0.324', '2.12'](很明显，变成了列表数据，列表数据是字符串，是我们可以处理的)
returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]#将转化好的列表前三个数拷贝到矩阵每一行里面（主要疑问在于为什么字符串类型变成了浮点型（还是自己理解错误））
classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))#将listFromLine列表最后一个数据先转化为整型（请记住文件中数据为字符型），再存储到classLabelVector列表中
index +=1 return returnMat,classLabelVector
上述Python代码的输入文件是一个n乘以4的“矩阵”数据（在文件中看起来像矩阵，但是需要转化成真正能够处理的数据类型），前三列为一组数据，最后一列为另一组数据。很明显，我们将前三列数据转化成了矩阵，最后一列数据保存成了列表。
数据转化成了可以处理的数据，前三列的数据分别表示三个不同的参考指标。但是每个指标的量纲不一样，数量级不一样，比如第一列的数据范围是[0,1]，第二列数据范围是[0,10000],第三列数据范围是[100,1000].前面说过,kNN本质上要计算欧式距离，那么这里为：sqrt((x-x1)2+(x-x2)2+(x-x3)2)，但是面临这样一个问题：比如x2范围在[0,10000]，很明显x2对结果的影响是很大的，从而降低了其他参考量的影响因子，但很多时候，我们需要这些影响因子具有相同的权重，甚至我们给定不同的参考因子一个不同的权重。因此，我们通常需要对数据进行归一化的处理。
下面给出Python代码：
def autoNorm(dataSet):
minvals = dataSet.min(0)#min(0)获取列最小值，min(1)获取行最小值
maxvals = dataSet.max(0)
ranges = maxvals-minvals
normDataSet = zeros(shape(dataSet))#shape()返回矩阵的行数和列数即（行，列）
m = dataSet.shape[0]#我们要理解这种打点的操作，对dataSet进行shape 操作取其第一个元素，即我们获取矩阵的行数信息（也可以用shape(dataSet)[0]这种用法）
normDataSet = dataSet-tile(minvals,(m,1))#tile的作用是复制，将minval数组复制成m行×1列的，这样是为了完成对应相减
normDataSet = normDataSet/tile(ranges,(m,1))#tile 的作用是相同的
return normDataSet,ranges,minvals #返回归一化后的数据矩阵，取值范围，最小值
上述两个过程，完成了对数据的基本清洗工作。
在完成数据分类之前，应该先构建一个数据分类器。这个分类器是分类的核心，Python代码如下：
def classify0(inx,dataSet,labels,k):#inx 是我们要进行分类的数据，dataSet是知道类别标签的数据，labels是dataSet的类别标签。k是选择最邻近的数目
dataSetSize = dataSet.shape[0]#获取行数
diffMat = tile(inx,(dataSetSize,1))-dataSet#将要分类的数据复制成dataSetSize行×1列，从而保证相减的时候维数相等
sqDiffMat = diffMat**2#平方运算
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1).sum是numpy模块中的函数，sum(axis=1)表示二维数组按照行相加，sum(axis=0)表示按列相加，很明显这里是按照行相加
distances = sqDistances**0.5#开根运算
sortedDistIndicies = distances.argsort()#.argsort（）将数组从小到大排列，并返回其索引。比如x=（[3,1,2]）,则返回[1,2,0]
classCout = {}#定义字典
for i in range(k):
voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]#返回前K个比较小的索引对应的分类
classCout[voteIlabel] = classCout.get(voteIlabel,0)+1#?????????????????????????
sortedClassCout = sorted(classCout.items(),key = operator.itemgetter(1),reverse = True)#????????????????????/
return sortedClassCout[0][0]
完成分类器的构造之后，需要完成的是，对数据测试，即从数据中选出一定的数据建立模型，剩下的数据训练模型的出错率，Python代码如下：
def datingClassTest():
horatio = 0.1#选定10%的数据作为检测数据
datingDataMat,datingLables = file2matrix('datingTestSet2.txt')
normMat,ranges,minvals = autoNorm(datingDataMat)
m = normMat.shape[0]
numTestVecs = int(m*horatio)#得到检测数据的数目
errorcount = 0.0
for i in range(numTestVecs):
classifirerResult = classify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],datingLables[numTestVecs:m],3)
print("the classifier came back with:%d,the real answer is: %d"%(classifirerResult,datingLables[i]))
if (classifirerResult != datingLables[i]):
errorcount +=1.0#如果分类出错，分类计数加1
print("the total error rate is: %f"%(errorcount/float(numTestVecs)))#计算分类错误率
以上过程，完成了对数据完成kNN最邻近方法分类模型训练的全部过程。
在这其中，强调这么几点：
1上述频繁使用矩阵计算，使得程序和计算变的更加简单，但矩阵并不是python自带的数据结构，因此numpy在数学计算中是一个十分重要的python库
2 列表是[],数组是（[]）,矩阵是([],[])，不要把列表当成了数组。
3 python 是解释性语言，因此比如我们在某一个程序文件中用到kNN.py文件中的函数。我们在开头处使用了import kNN。在kNN文件中我们使用from numpy import *，在kNN文件中导入了numpy库，假如我们想在当前文件中使用numpy中的矩阵运算，并不能因为当前文件包含了kNN文件，而kNN文件中导入了numpy库，我们就认为当前文件导入了numpy。因为python 是解释性语言，因此在运行某个矩阵运算的时候，并不能找到该矩阵运算的来源，因此,我们除了要写导入了kNN,也要写重新写一句from numpy import *