分類算法學習（一）——KNN算法的原理及簡單實現

KNN（k-nearest neighbor）是一個簡單而經典的機器學習分類算法，通過度量」待分類數據」和」類別已知的樣本」的距離（通常是歐氏距離）對樣本進行分類。  這話說得有些繞口，且來分解一番：  （1）分類問題都是監督（supervised）問題，也就是說一定數量的樣本類別是已知的。  （2）既然我們已經有了一批分好類的樣本，那麼接下來的工作自然應該是通過已知樣本訓練分類器（通過調節分類器

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