K-近鄰算法（KNN）
1.概述
1.1 原理：（測量不同的特征值之間的距離進行分類）
存在樣本數據集合，即訓練樣本集，並且樣本集中的每個數據都存在多個特征和標簽，即我們知道樣本數據和其所屬分類，在我們輸入沒有標簽的新數據後，將新數據的每個特征和樣本集中的數據對應的特征進行比較，然後根據相應算法（本節選擇的是歐氏距離）提取與樣本集中特征最相近數據得分類標簽。一般選擇與樣本集中最相近的前k個數據，即k-近鄰。最後，選擇k個最相似數據中出現次數最多的分類最為新數據的分類。
1.2 KNN算法
利用一組測試數據：
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