机器学习值KNN：K近邻算法（一：算法原理）
目录 一、KNN概述 二、KNN三要素 2.1、距离度量 2.2 、K值的选择 2.3、分类决策规则 三、KNN的优缺点 四、KNN的实现：kd树 4.1、kd树的构造 4.2、kd树的搜索 一、KNN概述 KNN是一种常见的有监督学习算法，可以用于分类，也可以用于回归，比较常用于分类。 K近邻算法的直观解释就是给定一个已知样本分类的训练数据集，当有新样本输入时，在训练集中找到K个和新样
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