機器學習專題（一）——KNN算法的python實現

k-近鄰算法（KNN）是一種基本的分類與迴歸方法。 算法介紹： 給定一個訓練數據集，對於新的輸入實例，在訓練數據集中找到與該實例最鄰近的K個實例。如果這K個實例多數屬於某個類別，則把該輸入實例分爲這個類。簡單來說，KNN算法的思想就是「近朱者赤，近墨者黑」。 算法描述： 　 總結：從以上算法描述我們可以看出，K鄰近算法的3個關鍵問題是：距離度量、K值選擇和分類決策規則。 Python實例： 說明：

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