K近邻算法（KNN）的简单python实现
1 算法思想 给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的 k 个训练样本，然后基于这 k 个“邻居”的信息来进行预测。通常，在分类任务中可使用“投票法”，即选择这 k 个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中可使用“平均法”，即将这 k 个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果；还可以基于距离远近进行加权平均或加权投票，距离越近的样本权重越大。（来源于周志华《机器学习》第2
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