c++ 实现K近邻算法

本文部分内容参考与这里和这里 本文着重于介绍用c++实现K近邻算法。首先介绍一下K近邻算法的原理和优缺点。 KNN算法 原理 对于一个数据样本集合，每条数据都有对应的标签。当输入一个新的，没有标签的数据时，算法将新数据的每个特征与样本中对应的特征进行比较。然后选取数据集中前k个最相似的数据，其中出现最多的标签分类，作为新数据的分类。 优点 精度高，对异常值不敏感，无输入数据假定 缺点 计算复杂度高

>>阅读原文<<