100-Days-Of-ML系列Day

今天繼續學習機器學習算法——KNN。 KNN是通過測量不同特徵值之間的距離進行分類的一種算法。它的思路是：如果一個樣本在特徵空間的k個最相似（即特徵空間中最近鄰）的樣本大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別，其中k通常是不大於20的整數。KNN算法中，所選擇的鄰居都是已經正確分類的對象。該方法在定類決策上只依據最鄰近的一個或者幾個樣本的類別決定待分樣本所屬的類別。 下面通過一個簡單的例子說明

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