;第5章KNN分类算法 ;5.1KNN分类 ;分类是使用已知类别的数据样本,训练出分类器,使其能够对未知样本进行分类。分

类算法是最为常用的机器学习算法之一,属于监督学习算法。

KNN分类算法（K-Nearest-NeighborsClassification），又叫K近邻算法。它是概念极其简单，而效果又很优秀的分类算法。

1967年由CoverT和HartP提出。

KNN分类算法的核心思想：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

;计算距离;KNN方法有三个核心要素:;计算距离;思考与讨论：

KNN中的K值