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。根据这个说法，咱们来看下引自维基百科上的一幅图：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
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模式识别之knn---KNN(k-nearest neighbor algorithm)--从原理到实现
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