表1 每部电影的打斗镜头数、接吻镜头数以及电影评估类型

即使不知道未知电影属于哪种类型，我们也可以通过某种方法计算出来。首先计算未知电影与样本集中其他电影的距离，如表2所示。此处暂时不要关心如何计算得到这些距离值，使用Python实现电影分类应用时，会提供具体的计算方法。

表2 已知电影与未知电影的距离

现在我们得到了样本集中所有电影与未知电影的距离，按照距离递增排序，可以找到k个距离最近的电影。假定k=3，则三个最靠近的电影依次是He's Not Really into Dudes、Beautiful Woman和California Man。k-近邻算法按照距离最近的三部电影的类型，决定未知电影的类型，而这三部电影全是爱情片，因此我们判定未知电影是爱情片。

此处讲解如何在实际环境中应用k-近邻算法，同时涉及如何使用Python工具和相关的机器学习术语。按照开发机器学习应用的通用步骤，我们使用Python语言开发k-近邻算法的简单应用，以检验算法使用的正确性。

k-近邻算法的一般流程

（1）收集数据：可以使用任何方法。

（2）准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式。

（3）分析数据：可以使用任何方法。

（4）训练算法：此步骤不适用于k-近邻算法。

（5）测试算法：计算错误率。

（6）使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行k-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类，最后应用对计算出的分类执行后续的处理。

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