K邻近算法

概述：k邻近最简单的就是只考虑一个最近邻。每一个新的数据点，我们标记了训练集中与它最近的点。

　　   复杂的可以考虑任意（K个）邻居，新的数据在一定范围内属于多的训练集（少数服从多数）

K邻近算法的有点就是容易理解，此方法是很好的基准方法，但是如果训练集很大的话，可能预测速度会比较慢。