KNN是一种常用的监督学习办法,其工作机制十分简单:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本,然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。通常,在分类任务中可使用“投票法”,即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果;在回归任务中可使用“平均法”,即将这k个样本的实值输出标记的平...