k-近鄰算法的原理和代碼實現

 1、k-近鄰算法的基本原理 對於未知類別屬性數據集中的點：算法 （1）計算已知類別數據集中的每一個點與當前點之間的距離；數組 使用歐式距離公式，計算兩個向量點xA和xB之間的距離公式以下：函數                  （2）按照距離遞增次序排序；學習 （3）選取與當前點距離最小的k個點；spa （4）肯定前k個點所在類別的出現頻率；code （5）返回前k個點出現頻率最高的類別做爲當前

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