sklearn的機器學習之路：k-近鄰算法（KNN）

1.什麼是K近鄰 通俗的將，若是我是一個樣本，KNN算法就是找最近的幾個樣本，看看它們都屬於什麼類別，而後選擇佔比最大的類別做爲本身的類別。KNN的全稱是k-NearestNeighbor，K就是咱們要尋找的樣本數量，K=1時就是找最近的樣本，而後本身的類別就是那個樣本的類別。 KNN中還要計算本身與其餘樣本的距離，這裏就有多作距離計算方法（取決於參數 p≥1 p ≥ 1 ）：html 曼哈頓距離

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