k-NN

k近邻算法的工做原理： 存在一个样本数据集合（训练样本集），而且样本集中每一个数据都存在标签，咱们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每一个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，而后算法提取样本集中特征最类似数据（最近邻）的分类标签。通常来讲，咱们只选择样本数据集合中前k个最类似的数据，一般k是不大于20的整数。最后，选择k个最类似数据中出现次数最多的分类，

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