一、KNN算法的介绍
K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法之一，理论上比较成熟。KNN算法首先将待分类样本表达成和训练样本一致的特征向量；然后根据距离计算待测试样本和每个训练样本的距离，选择距离最小的K个样本作为近邻样本；最后根据K个近邻样本判断待分类样本的类别。KNN算法的正确选取是分类正确的关键因素之一，而近邻样本是通过计算测试样本与每个训练集样本的距离来选定的，故定义合适的距离是KNN正确分类的前提。 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法
