No.1. k-近邻算法的特点
No.2. 准备工作，导入类库，准备测试数据
No.3. 构建训练集
No.4. 简单查看一下训练数据集大概是什么样子，借助散点图
No.5. kNN算法的目的是，假如有新的数据加入，需要判断这个新的数据属于数据集中的哪一类
我们添加一个新的数据，重新绘制散点图
No.6. kNN的实现过程——计算x到训练数据集中每个点的距离
No.7. kNN的实现过程——使用argsort来获取距离x由近到远的点的索引组成的向量，进行保存
No.8. kNN的实现过程——指定需要考虑的最近的点的个数k，并获取距离x最近的k个点的y_train中的数据
No.9. kNN的实现过程——统计出属于不同类别的点的个数，并选择票数最多的类别
No.10. kNN的实现过程——对预测结果进行保存，结束。
