KNN（k近邻）算法原理
原理： 样本点的特性与该邻居点的特性相似，能够简单理解为“物以类聚”。所以可使用目标点的多个邻近点的特性表示当前点的特性。算法 2.KNN算法包含： 一、KNN分类算法：“投票法”，选择这k 个样本中出现最多的类别标记做为预测结果；spa 二、KNN回归算法：“平均法”，将这k 个样本的实值输出标记的平均值做为预测结果；blog 3.KNN算法的核心要素： （1）K值的选择：K是超参（须要给定），
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