今天小编就为大家分享一篇K最近邻算法(KNN)---sklearn+python实现方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

k-近邻算法概述 简单地说，k近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 k-近邻算法 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。 k-近邻算法（kNN)，它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道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数据（最近邻）的分类标