K-近邻算法的python实现代码分享
k-近邻算法概述：
所谓k-近邻算法KNN就是K-Nearest neighbors Algorithms的简称，它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类
用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。
k-近邻算法分析
优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。
缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。
适用数据范围：数值型和标称型
k-近邻算法工作原理：
它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个
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