KNN算法

knn算法概述 KNN —— K Nearest Neighbors 監督學習 核心：採用測量不同特徵值之間的距離進行分類 原理：存在一個訓練樣本集，已知樣本集中每一數據的所屬分類。當輸入沒有標籤的新數據後，選擇新數據與樣本數據特徵最相似(k近鄰)的分類作爲新數據的分類 knn算法流程 1、計算已經知類型樣本集中的點與待分類點之間的距離 2、按距離遞增次序排序 3、選取與當前點距離最小的 k 個點

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