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首先，这里不讨论你如何获取数据，我们假设这些都已存在我们的库里面了，并已经建立好了正确的分类了。
这里我直接截图我的实验库吧：
现在我们的任务就是随便输入一个经纬度，来看看它属于哪一个国家
先来把我们的读取任务搞定吧
OK，初步清洗完成，把标签国家拿出来了，经纬度拿出来了
先来拿10%来做测试样本吧
错误率58，等于只对了42个，无法接受啊！我们继续来用归一的思想来计算一次
计算出来，错误率依然很高，OK，演示就到这里了，我们来分析一下why？
我去看了下历史数据，oh my god，原来是我的数据太少了，在这个算法里排序的时候，最近的3个，有的时候发现，3个最近的国家计数都是1.。。。。那这算法他就按最先出来的那一个算老大了。。当然就错误了。。
所以这个算法并不适合对于经纬度处于哪个国家的计算，或者说是因为我的数据太少，而且k取的太小
最后我反思了下，及时我的数据仓库存在了很多很多数据，但是对于两国或者多国边界，即便我把k放大，如果是个小国家呢，比如越南和中国交界处。。。明显中国的更多。。所以，总结就是，在此处我们需要另寻他法来解决这个问题了
如何解决，我们留到以后的章节再来细说了