c++ 實現K近鄰算法

本文部分內容參考與這裏和這裏 本文着重於介紹用c++實現K近鄰算法。首先介紹一下K近鄰算法的原理和優缺點。 KNN算法 原理 對於一個數據樣本集合，每條數據都有對應的標籤。當輸入一個新的，沒有標籤的數據時，算法將新數據的每個特徵與樣本中對應的特徵進行比較。然後選取數據集中前k個最相似的數據，其中出現最多的標籤分類，作爲新數據的分類。 優點 精度高，對異常值不敏感，無輸入數據假定 缺點 計算複雜度高

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