本文是《机器学习从零到掌握》系列之第2篇

【机器学习】机器学习从零到掌握之一 -- 教你理解K近邻算法

伪代码如下：

对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作：

（1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；

（2）按照距离递增次序排序；

（3）选取与当前点距离最小的k个点；

（4）确定前k个点所在类别出现的频率

（5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类；

本篇博文涉及到的知识请参考下述博文：

k近邻算法原理请参考：《机器学习实战》第2章阅读笔记1 K近邻算法概述

sum()函数参考&#

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