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邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。

kNN算法又称为k近邻分类。KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。

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为机器学习上机使用python实现KNN算法，里面包括三个案例：约会网站配对、手写数字识别、鸢尾花种类识别；包括所有数据集，代码文件请用Jupyter Notebook打开

(⼀) 在 jupyter notebook 中，实现 KNN 算法和 Decision Trees 算法，要求有完整的注释 (⼆) ⼿手写数字识别 样本中包含1797个⼿手写数字灰度图像，每个图像⼤大⼩小为8*8，可使⽤用 numpy.load('filename.npy') 进 ⾏行行载⼊入 使⽤用留留出法拆分训练集与测试集，留留出10%作为测试集。训练KNN模型，搜索最佳的超参数k和n的取值，提 升识别准确度

KNN算法详解，了解什么是KNN，以及KNN算法在ML中的应用。