資料內(nèi)容：
?、K-近鄰算法核?原理
k-近鄰（k-Nearest Neighbors，KNN）是?種基于實(shí)例的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，遵循"物以類聚"原
則：
核?思想三步?：
1. 距離計(jì)算：計(jì)算測(cè)試樣本與訓(xùn)練集中每個(gè)樣本的距離（常?歐?距離）
2. 鄰居選擇：選取距離最近的k個(gè)訓(xùn)練樣本
3. 投票決策：分類任務(wù)取多數(shù)票，回歸任務(wù)取k個(gè)樣本平均值
