學習筆記：K-近鄰算法

一、K-近鄰算法概述 適用於：數值型和標量型 （1）收集數據 （2）準備數據：向量點距離 （3）按照距離遞增次序排序 （4）選取與當前距離最小的k個點 （5）確定選擇k個點所在類別的頻率 （6）判斷當前點的的類別 二、K-近鄰算法實現（Python語言實現) （1）數據來源：採用datingTestSet.txt文件，數據來源於《Machine Learning in Action》源代碼    

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