分类算法学习（一）——KNN算法的原理及简单实现

KNN（k-nearest neighbor）是一个简单而经典的机器学习分类算法，通过度量”待分类数据”和”类别已知的样本”的距离（通常是欧氏距离）对样本进行分类。  这话说得有些绕口，且来分解一番：  （1）分类问题都是监督（supervised）问题，也就是说一定数量的样本类别是已知的。  （2）既然我们已经有了一批分好类的样本，那么接下来的工作自然应该是通过已知样本训练分类器（通过调节分类器

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