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上传时间: 2020-12-24
详细说明：kNN算法是k-近邻算法的简称，主要用来进行分类实践，主要思路如下：
1.存在一个训练数据集，每个数据都有对应的标签，也就是说，我们知道样本集中每一数据和他对应的类别。
2.当输入一个新数据进行类别或标签判定时，将新数据的每个特征值与训练数据集中的每个数据进行比较，计算其到训练数据集中每个点的距离（下列代码实现使用的是欧式距离）。
3.然后提取k个与新数据最接近的训练数据点所对应的标签或类别。
4.出现次数最多的标签或类别，记为当前预测新数据的标签或类别。
欧式距离公式为：
distance= sqrt（(xA0-XB0）^2+(xA1-XB1）^2+…+(xAn-XBn）^2)(若数据
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