学习笔记：K-近邻算法

一、K-近邻算法概述 适用于：数值型和标量型 （1）收集数据 （2）准备数据：向量点距离 （3）按照距离递增次序排序 （4）选取与当前距离最小的k个点 （5）确定选择k个点所在类别的频率 （6）判断当前点的的类别 二、K-近邻算法实现（Python语言实现) （1）数据来源：采用datingTestSet.txt文件，数据来源于《Machine Learning in Action》源代码    

>>阅读原文<<