机器学习之K近邻算法基本原理

机器学习中的K近邻算法是一种基于实例的学习算法，有点像“人以类聚，物以群分”的说法。之前的文章很多都是说算法原理，这篇文章，我们来讲讲其优缺点和使用场景。

K近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）是一种基于实例的学习算法，它利用训练数据集中与待分类样本最相似的K个样本的类别来判断待分类样本所属的类别。在机器学习中用于分类和回归分析。

二、K近邻算法的基本原理？

在训练数据集中找到与该实例...