機器學習算法之K近鄰法-Python實現

一、算法簡介 k近鄰法（k-nearest neighbor,k-NN）是一種基本的分類方法，輸入的是實例的特徵向量，對應於特徵空間的點，輸出結果爲實例的類別，可以取多類。對於訓練集來說，每個實例的類別已定，當分類時，對於新的實例，根據其k個最近鄰的訓練實例的類別，通過多數表決等方式來進行預測。k近鄰法分類過程不具有顯式的學習過程，其實際上是利用訓練數據集對特徵向量空間進行劃分，從而作爲後面分類的

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