第二章 k近邻算法
k近邻算法： 数据集中每个数据都有一个标签， 这些不同类型标签组合起来标识了这个数据的所属分类， 当出入一个新数据时， 用新数据的每个特征和现存数据集中的特征进行比较， 选取最近似的数据的分类标签。
举例：
对一个电影进行判断是爱情片还是动作片
- 收集数据： 拿到一些的片子
- 准备数据： 对这些片子进行结构化， 提取其中 接吻次数和打斗次数， 如果接吻次数远大于打斗次数，则为爱情片
- 分析数据， 将新片子，提取新片子的接吻次数和打斗次数，插入到二位像限中
- 训练算法： k-近邻一般不需要
- 测试算法： 计算错误率
- 使用算法： 输出结果，