瞎聊機器學習——K-近鄰（KNN）算法
1、KNN的基本原理 我們通常將機器學習算法分爲有監督學習和無監督學習兩類，通俗的說，我們會按照訓練樣本中是否含有標籤來區分這兩類，KNN算法便是一種適用於帶標籤的數據場景的算法，我們可以將它歸類爲一種有監督學習方法。 KNN算法，我們給定一個數據集，對於一個新來到的樣本，我們在數據集中找到距離該樣本最近的K個樣本，在這K個樣本中某一類出現的次數最多我們就把這個新的樣本分到這個類別中。 舉一個圖例
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