理解与实战：K-近邻算法在机器学习中的应用(包括原理解析、深度剖析与实验成果展示)

机器学习——K-近邻算法（一）K-近邻算法概述（一）K-近邻算法概述 K-近邻法(K-nearest neighbor, K-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。一般...