K-近邻算法(KNN)

算法简介

KNN算法原理是：存在一个样本数据集合（训练样本集），并且样本集合中每个数据都已知该数据的分类。当输入没有标签的新数据时，我们将新数据的特征与已知样本集合进行逐个比较，提取K个最相近的数据的标签，标签最多的即为新数据的标签，完成分类计算。此处我们根据欧式距离进行抽象计算。