KNN算法的简单实现

KNN算法 一，问题分析 KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以全部已知类别的样本做为参照，计算未知样本与全部已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，再以k个样本中占多数的类别做为预测结果。 算法中关键的点是“距离”的计算和占多数类的判断。距离的计算，本次采用欧氏距离，以二维平面为例，这里的“距离”在数学上即为两点的直线距离，公式以下： 三维或更高维在此基础上

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