Python實現K近鄰算法小案例

算法思想 KNN算法的核心思想是如果一個樣本在特徵空間中的k個最相鄰的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別，並具有這個類別上樣本的特性 算法流程 1. 準備數據，對數據進行預處理 2. 選用合適的數據結構存儲訓練數據和測試元組 3. 設定參數，如k 4.維護一個大小爲k的的按距離由大到小的優先級隊列，用於存儲最近鄰訓練元組。隨機從訓練元組中選取k個元組作爲初始的最近鄰元組，分別計算

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