100-Days-Of-ML系列Day

今天继续学习机器学习算法——KNN。 KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类的一种算法。它的思路是：如果一个样本在特征空间的k个最相似（即特征空间中最近邻）的样本大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，其中k通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别决定待分样本所属的类别。 下面通过一个简单的例子说明

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