KNN算法
KNN算法的核心思想：如果一個樣本在特征空間中的k個最鄰近的樣本大多數屬於某一類別，則該樣本也屬於該類別
KNN算法的結果很大程度上取決於K的取值，下面進行說明：
如果k=5 則上圖中的紅點屬於三角形所屬類，因為三角形所屬類占3/5，而四邊形類只占了2/5，如果k=11,則紅點屬於四邊形類，四邊形類占8/11，而三角形類占3/11
KNN中，樣本的距離一般采用歐式距離或曼哈頓距離
歐式距離d(x,y)=sqrt(∑k=1 t0 n(xk-yk)2)
曼哈頓距離d(x,y)=sqrt(∑k=1 to nabs(xk-yk))
KNN算法的描繪：
(1) 計算測試數據與訓練數據之間的距離
(2)將距離從小到大排序
(3)選取前K個樣本
(4)確定K個樣本所屬類的頻率
(5)將測試數據所屬類標記為上述頻率最高的類別
KNN算法
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