機器學習--k-近鄰（kNN）算法

1、算法概述python （1）優勢：精度高、對異常值不敏感、無數據輸入假定算法 （2）缺點：計算複雜度高、空間複雜度高數組 （3）使用數據範圍：數值型和標稱型函數 2、工做原理學習         存在一個樣本數據集合，也稱做訓練樣本集，而且樣本集中每一個數據都存在標籤，即咱們知道樣本集中每一數據與所屬分類的對應關係。輸入沒有標籤的新數據後，將新數據的每一個特徵與樣本集中數據對應的特徵進行比較，

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