k-近邻算法的原理和代码实现

 1、k-近邻算法的基本原理 对于未知类别属性数据集中的点：算法 （1）计算已知类别数据集中的每一个点与当前点之间的距离；数组 使用欧式距离公式，计算两个向量点xA和xB之间的距离公式以下：函数                  （2）按照距离递增次序排序；学习 （3）选取与当前点距离最小的k个点；spa （4）肯定前k个点所在类别的出现频率；code （5）返回前k个点出现频率最高的类别做为当前

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