首先看看一些关键词：K-NN算法，训练集，测试集，特征（空间），标签

举实验楼中的样例，通俗的讲讲K-NN算法：电影有两个分类（标签）-动作片-爱情片。两个特征--打斗场面--亲吻画面。

将那些数字和分类用图像表示大概如下：

两个红圆圈分别代表两种电影，他们包含了表中的数据，求解中间蓝色方框（就一个点（X，Y））属于哪一类，k-nn算法的解决方式是计算方框到两圆的距离，离谁近就属于谁。再具体点就是通过特征值来计算，假设接吻镜头次数=x，打斗=y，那么根据计算方式 d = （（X - x）^2 + （Y - y）^2）^0.5  可以得到如图数据：

然后是k值的选择（尽可能小原则），可以看到前三个数据与后三个数据有巨大差距，那k就取3吧，所以未知电影归于爱情片。

这就是K-NN算法我的理解。对于实验楼中提到的算法优缺点还有待研究，后期再补上。（未完待续.....）2017/7/14  1:39:0

实验楼 1. k-近邻算法实现手写数字识别系统--《机器学习实战 》