sklearn的机器学习之路：k-近邻算法（KNN）

1.什么是K近邻 通俗的将，若是我是一个样本，KNN算法就是找最近的几个样本，看看它们都属于什么类别，而后选择占比最大的类别做为本身的类别。KNN的全称是k-NearestNeighbor，K就是咱们要寻找的样本数量，K=1时就是找最近的样本，而后本身的类别就是那个样本的类别。 KNN中还要计算本身与其余样本的距离，这里就有多作距离计算方法（取决于参数 p≥1 p ≥ 1 ）：html 曼哈顿距离

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