KNN算法原理 本篇博客基于《机器学习实战》实现 算法原理简要概括，重在代码实现 k-近邻算法(kNN)的工作原理是：存在一个样本数据集合，称训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似的数据(距离最近)的分类标签。 如图，图中绿点的标签是未知的，但已知它属于蓝方块和红三角二者其一，怎么判断出它属于哪一方呢？ kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征