用最简单的数据分类例子实现KNN算法

  K-邻近算法(KNN)的工做原理是：已知一个带标签的已分类数据集合，输入未分类的新数据以后，计算新数据到数据集中的每一个数据的欧几里得距离，筛选出前k个最近的点，选择这k个点中出现次数最多的分类，即做为新数据的分类标签python 问题描述：已知4个带标签的坐标点A1(1.0,1.1),A2(1.0,1.0),B1(0.0,0.0),B2(0.0,0.1)，输入一个新数据后，输出它是属于A类仍

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