KNN算法

k近邻算法(k-nearest-neighbor)，对于一个样本，在一个特征空间中的k个最相似的样本中的大多数都属于一个类别，则该样本也属于该类别。KNN不仅适应于分类，还适应于回归，通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，作为预测值。 两个样本之间的距离通过欧式距离来计算。 举例： 在计算两个样本之间的距离时，特征有什么影响？需要对数据做些什么？ 直接对两个原始数据的

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