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K-近邻算法:

(1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离

(2)按照距离递增次序排序

(3)选取与当前点距离最小的k个点

(4)确定前K个点所在类别的出现频率

(5)返回前K个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类

准备数据集:

进行分类:

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运行结果:

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