K-近邻算法（一）

K-近邻算法（KNN） k近邻算法就是先确定一个准确数字k值，然后在这个当前点的周围查找最小距离的k个点，然后在这k个点里面把这几个点进行分类，概率最大的就最为当前点的分类。 分类步骤： 1，计算已知数据集中的点与当前点的距离。 2，把距离进行排序。 3，选取距离最近的k个点 4，确定前k个点出现类别的概率 5，返回前k个点出现频率最高的类别作为当期点预测分类 特点： 1，KNN算法本身就简单有效

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