K近鄰算法（KNN）的簡單python實現

1 算法思想 給定測試樣本，基於某種距離度量找出訓練集中與其最靠近的 k 個訓練樣本，然後基於這 k 個「鄰居」的信息來進行預測。通常，在分類任務中可使用「投票法」，即選擇這 k 個樣本中出現最多的類別標記作爲預測結果；在迴歸任務中可使用「平均法」，即將這 k 個樣本的實值輸出標記的平均值作爲預測結果；還可以基於距離遠近進行加權平均或加權投票，距離越近的樣本權重越大。（來源於周志華《機器學習》第2

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