k-近鄰算法（詳細代碼註釋與調參性能分析）

kNN是數據挖掘分類技術中最簡單的技術之一。git 工做原理：算法 一、監督學習訓練樣本集（每一個數據都包含label）；數組 二、輸入新數據，將每一個特徵與樣本集中數據對應的特徵進行比較，提取特徵最類似數據（最近鄰）的分類標籤；app 三、通常只選擇樣本數據集中前 k 個最類似的數據。編輯器 算法優缺點：ide 優勢：精讀高、對異常值不敏感、無數據輸入假定函數 缺點；計算複雜度高、空間複雜度高學

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