KNN算法和KD树

KNN算法的思路非常简单，对于新的样本，找出距其最近的k个样本，再根据这k个样本的类别，通过多数投票的方式预测新样本的类别。k近邻算法没有学习或训练过程。但k近邻算法仍有很多值得关注的地方，比如超参数k值的选择、距离的度量方式、决策规则以及快速检索k近邻的算法（kd树等）。KNN算法的思路非常简单，对于新的样本，找出距其最近的k个样