基于Hadoop的Knn算法实现

    Knn算法的核心思想是若是一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具备这个类别上样本的特性。该方法在肯定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。Knn方法在类别决策时，只与极少许的相邻样本有关。因为Knn方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来肯定所属类别的，所以对于类域的交叉或重叠较多的待分

>>阅读原文<<