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KNN算法介绍及源代码实现 

1.KNN算法简介 邻近算法或K-最近邻分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。

所谓K近邻就是K个最近邻，也就是说每个样本都可以用它最近的K个最近邻来表示。最近邻算法是对数据集中的每条记录进行分类的方法。 k-最近邻法是一种基本的分类和回归方法，是监督学习中常用的方法。

k-最近邻算法假设给定一个训练数据集，其中样本的类别已经确定。在分类时，根据其K个最近邻居的训练实例类别，通过多数投票来预测新实例。 

 2.KNN算法的核心思想 KNN算法的核心思想是，如果一个样本在特征空间中的K个最近邻中的大部分属于某个类别，则该样本也属于该类别，并具有该类别中样本的特征。