1.1 KNN算法學習——KNN算法的原理及簡單實現

原理： 如圖已有分類基礎上若新來了點該如何分類？ 根據離得最近的點中找最近的k個點以這幾個點的類別（label）進行投票以最後比例確定新的點類別的更大可能性 本質：如果兩個樣本足夠的相似的話他們就有更高的可能性屬於同一類別 實現： 例如圖示爲腫瘤時間與大小對於腫瘤的分類的影響，藍色爲惡性腫瘤，紅色爲良性腫瘤，當新來一個數據時（綠色數據點）如何判斷它的類別？ 編程實現預測： KNN實現過程 #求預測

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