一、机器学习实战之K-近邻算法

以下代码来自《机器学习实战》，对约会数据，手写数字数据，用KNN进行分类，我在每行代码后添加了详细的注释，以便理解 算法概述：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为这个类 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高 适用数据范围：数值型和标称型 from numpy impo

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