kNN(k-Nearest Neighbor)

核心思想：根据待分类样本的K个最近邻样本的类别，来预测待分类样本的类别。

为待分类样本找 K 个邻居，看这些邻居多数属于哪类

KNN 属于监督学习，因为它需要使用带有标签的训练数据来学习。

聚类算法是一种无监督学习算法，它可以将数据分为不同的组，而不需要事先知道数据的类别。

计算两点距离，可用毕达哥拉斯公式

应用

1. 分类：特征选取，转换为可比较数字
2. 回归，预测结果

用于数据挖掘、机器学习

• 推荐系统
• 垃圾邮件识别
• OCR 线段、点、曲线