前段时间一直在搞tkinter,机器学习荒废了一阵子。如今想重新写一个，发现遇到不少问题，不过最终还是解决了。希望与大家共同进步。

闲话少说，进入正题。

KNN算法也称最近邻居算法，是一种分类算法。

算法的基本思想：假设已存在一个数据集，数据集有多个数值属性和一个标签属性，输入一个新数据，求新数据的标签。

步骤如下：

1. 先将新数据拷贝n份，形成一个新的数据集；

2. 逐行计算新数据集与原数据集的距离；

3. 按距离长度排序后，统计前K个数据里，那个标签出现的次数最多，新数据就标记为哪个标签。

算法如下：