k-近邻（应用sklearn的莺尾花数据集）

kNN 的作用机制为 在目标周围选取最近k个点，这k个点哪种占比最大，就可以把这个目标分类到那个分类，即有分到相似属性多的类别。  该算法和回归，决策树不同之处是，回归和决策树是通过训练集确定参数，参数一旦确定直接就能拿来进行测试，而kNN不同，它的分类要凭借训练数据，或者说并没有训练这一过程。   #导入包 import pandas as pd import numpy as np from

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