机器学习之k近邻算法

分类算法-------------K近邻算法

1、首先要有训练数据集group，以及对应的值label

2、已知向量A，求它与group中每个向量的距离，找出最近的K个向量，以及对应的值。

3、这K个向量，对应的值中，最多的值，就是向量A对应的值。

重点：

1、实际场景中，好多变量都是描述，需要量化，量化后，需要归一化。

2、实际情况下，需要对具体情形转化，如如何将“识别手写系统”转化为可执行的代码。