k 近邻算法(kNN)

采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 工作原理:存在一个样本数据集合(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醉相思数据(最近邻)的分类标签。