ML—KNN（K近邻，iris数据集为例）
KNN笔记python 算法大体步骤（预测y的类别为例）：算法 1）计算样本y与训练样本（已知标签样本）的距离；app 2）找出距离最近的K个样本；测试 3）选择这K个样本中出现最多的类别做为y的类别标记；code 数据集 iris为鸢尾花样本，前四列为特征，最后一列为标签，以下图blog 数据链接：http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-
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