【Machine Learning】KNN学习算法与C语言实现

KNN学习（K-Nearest Neighbor algorithm，K最邻近方法）是一种统计分类器，属于惰性学习，对包容型数据的特征变量筛选尤其有效。KNN的基本思想是：输入没有标签即未经分类的新数据，首先提取新数据的特征并与测试集中的每一个数据特征进行比较；然后从样本中提取k个最邻近（最相似）数据特征的分类标签，统计这K个最邻近数据中出现次数最多的分类，将其作为新数据的类别。KNN学习（K-Nearest Neighbor algorithm，K最邻近方法）是一种统计