kNN算法

• kNN（k-Nearst Neighbors）也叫k近邻算法是一种监督学习模型，其定义很简单，如果一个样本特征空间中的$k$个最邻近的样本中大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别，也就是“近朱者赤，近墨者黑”。

  这是ML中最基本的算法之一，但是模型并不需要从样本特征空间中学习到什么东西，而是直接计算样本的相似度来确定待预测样本应该与哪些训练样本标签保持一致。