機器學習算法：k近鄰（kNN，k-NearestNeighbor）
可用於分類與迴歸 輸入爲實例特徵向量，輸出爲類別，可以是多分類 沒有顯示的學習過程，假設給定一個有監督的訓練集，新的實例根據最近k個實例的類別多數表決決定屬於哪一類 利用訓練數據對特徵空間劃分 三要素：k值、距離度量、分類規則 算法 輸入： 訓練集： 爲輸入實例特徵向量 爲實例類別； 待分類的實例x。 輸出 實例x所屬類別y 用給定的距離度量，在T中找出x最近的k個實例，涵蓋這k個實例點
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