机器学习--K-NN分类&回归
K近邻：从字面上理解，就是：近朱者赤，近墨者黑。和谁离得近和谁归为一类。 1 算法原理 （1）计算测试数据与各个训练数据之间的距离，方法：闵可夫斯基距离 （曼哈顿距离和欧几里得距离的总和升级） （2）按照距离的递增顺序排序 （3）选取距离最小的k个点 （4）确定前k个点所在类别的出现频率（即为各个类别出现次数） （5）返回前K个点所在类别的出现频率，测试集的类别就为频率出现次数最大的那一类。 图一
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