k-近邻算法原理 存在一组带标签的训练样本集,输入未带标签的新数据,将新数据每个特征属性与样本集中数据对应的特征属性进性比较,取k个最相似数据中出现次数最多的分类,做为新数据的分类。** 代码实现 from numpy import * import operator def createDataSet(): group = array ([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,

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