K近邻算法的基本思想是存在一个模型样本数据集,并从中学习规律。在预测新事物的类型时,算法从训练数据集中找出K个最接近的样本,然后将其“类别”进行投票,最后以投票最多的类别作为结果。 K近邻是一种非常有效的分类算法,可广泛应用于互联网领域。例如,算法可用来分析用户行为,根据当前用户的偏好及其与其他用户的...