k-NN

k近鄰算法的工做原理： 存在一個樣本數據集合（訓練樣本集），而且樣本集中每一個數據都存在標籤，咱們知道樣本集中每一數據與所屬分類的對應關係。輸入沒有標籤的新數據後，將新數據的每一個特徵與樣本集中數據對應的特徵進行比較，而後算法提取樣本集中特徵最類似數據（最近鄰）的分類標籤。通常來講，咱們只選擇樣本數據集合中前k個最類似的數據，一般k是不大於20的整數。最後，選擇k個最類似數據中出現次數最多的分類，

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