KNN邻近算法（k-NEAREST NEIGHBOR）
邻近算法，或者说K近邻（KNN， K-NearestNeighbor）的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。kNN算法需要一个已经分好类的训练数据集，然后对没有分类(没有标记)的记录进行分类，kNN确定训练数据集中与该记录相似度"最近"的k条记录,将无标记的测试例子分配到k个近邻中占比最大的那个类中。 k
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