K 最近邻算法的 Python 实现，适合刚入门机器学习或者想用点轻巧方法搞分类的你。

基于相似性原理的 KNN，思路直——你要判断一个新样本属于哪个类别？那就看看它周围都是什么，哪个多就选哪个，像不像小时候分组一样，挨着谁就算一组。

这里用 Python 写得比较清楚，逻辑也简洁，不依赖太多花里胡哨的库。欧几里得距离是默认选项，不过你要是玩别的距离函数也没啥问题，代码开得蛮灵活的。

非参数模型的优点是啥？懒得猜数据长啥样也能跑得还行，现实中用起来挺方便，尤其是你对数据分布没头绪的时候。

适合做个小项目练练手，比如图像分类、小型入侵检测系统。你要是想深入，也可以对比下它跟SVM、决策树这些传统模型的表现，提升挺快。

哦对了，如果你对半监督学习、图结构算法也感兴趣，可以顺手看看下面几个资源，跟 KNN 有不少可以搭配玩的点。