機器學習-3（k-進鄰演算法簡介）
先簡單介紹一下k-進鄰演算法：採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類，OK，它是屬於監督學習了
優點：精度高，對異常值不敏感，無資料輸入假定
缺點：計算複雜度高，空間複雜度高
適用資料範圍：數值型和標稱型
在介紹這個演算法之前，先介紹一點基礎的數學概念，這個是會在後面用到的，我這裡就儘量用白話給大家介紹
矩陣：你可以理解為一個二維陣列，裡面可能有實數和複數。如下圖
單位矩陣 就是對角線為非0，其他為0的矩陣，如下圖
再介紹下矩陣乘法
滿足條件 ： A，B為2個矩陣，A的行數等於B的列數或者相反，則可以相乘
乘法規則是C=AB,則C的m行n列等於A的m行各個元素乘以B的n列各個元素
再介紹一個就是矩陣和它的逆矩陣相乘，等於單位矩陣
OK，暫時先介紹到這，下一節我們以實際例子來講解k-近鄰演算法
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