k近邻法的实现(kd树)-相关问题梳理
K邻近算法的伪代码 机器学习实战 李锐等译 对未知类别属性的数据集的每一个点依次进行如下操作：
1.计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；
2.按照距离递增次序排序
3.选取与当前点距离最小的k个点；
4.确定前k个点所在类别的出现频率；
5.返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 python源码： import numpy as np
import math
def cl
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