K个最近邻的训练样本类别是预测KNN
一、算法步骤如下： 1）算距离：给定未知对象，计算它与训练集中的每个对象的距离； 2）找近邻：圈定距离最近的k个训练对象，作为未知对象的近邻； 3）做分类：在这k个近邻中出线次数最多的类别就是测试对象的预测类别。 K 代表划定的近邻训练样本的个数。如果是3个，则是最里面的圆圈的范围，则预测是红三角 k-means算法 https://blog.csdn.net
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