Python代码实现KNN算法

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