摘要： $k$-近邻算法（kNN）的工作原理：存在一个训练样本集，样本集中的每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对于关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每一个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集 阅读全文