机器学习-K近邻算法（KNN）
一.基本思想 K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。如下面的图： 通俗一点来说，就是找最“邻近”的伙伴，通过这些伙伴的类别来看自己的类别。比如以性格和做过的事情为判断特征，和你最邻近的10个人中（这里暂且设k=10），有8个是医生，有2个是强盗。那么你是医生的可能性更加大，就把
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