一、什么是K-近邻算法
　　根据你的＂邻居＂来推断出你的类别
　　K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法， 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法。 定义
　　如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
　　来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法 距离公式
　　两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离 ，关于距离公式会在后面进行讨论
　　二、电影类型分析
　　假设我们现在有一部电影
　　其中？ 9号电影不知道类别，如何去预测？我们可以利用K近邻算法的思想
　　分别计算每个电影和被预测电影的距离，然后求解
　　三、KNN算法流程总结
　　1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离
　　2）按距离递增次序排序
　　3）选取与当前点距离最小的k个点
　　4）统计前k个点所在的类别出现的频率
　　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

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