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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。
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原文地址:https://www.cnblogs.com/yelongzhu/p/9096874.html