k-近鄰演算法
核心：採用測量不同特徵值之間的距離進行分類
原理：存在一個訓練樣本集，已知樣本集中每一資料的所屬分類。當輸入沒有標籤的新資料後，選擇新資料與樣本資料特徵最相似（k近鄰）的分類作為新資料的分類。簡單的來說就是確定前k個點所在類別出現頻率；返回前k個點出現頻率最高的類別作為當前點的預測分類
原理：存在一個訓練樣本集，已知樣本集中每一資料的所屬分類。當輸入沒有標籤的新資料後，選擇新資料與樣本資料特徵最相似（k近鄰）的分類作為新資料的分類。簡單的來說就是確定前k個點所在類別出現頻率；返回前k個點出現頻率最高的類別作為當前點的預測分類
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