【阶段三】Python机器学习10篇：机器学习项目实战：K近邻算法的基本原理、计算步骤与KNN(K近邻)分类模型

本篇的思维导图：

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       K近邻算法（英文为K-Nearest Neighbor，因而又简称KNN算法）是非常经典的机器学习算法。

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K近邻算法的基本原理

       K近邻算法的原理非常简单：对于一个新样本，K近邻算法的目的就是在已有数据中寻找与它最相似的K个数据，或者说“离它最近”的K个数据，如果这K个数据大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。

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      以下图为例，假设五角星代表爱情片，三角形代表科幻片。此时加入一个新样本正方形，需要判断其类别。当选择以离新样本最近的3个近邻点（K＝3）为判断依据时，这3个点由1个五角星和2个三角形组成，根据“少数服从多数”原则，可以认为新样本属于三角形的类别，即新样本是一部科幻片。同理，当选择离新样本最近的5个近邻点（K＝5）为判断依据时，这5个