摘要： KNN：k近邻算法-在训练样本中找到与待测样本距离相近的N个样本，并用这N个样本中所属概率最大的类别作为待测样本的类别。 算法步骤： 1、对训练中的样本数据的不同属性进行归一化处理。 2、计算待测样本到训练样本集中的距离。（欧拉距离或曼哈顿距离）； 3、找到N个距离最小的样本属于不同类别的概率。 4 阅读全文