K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。
工具/原料
python
方法/步骤
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kNN 近邻算法原理：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的队友关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中的数据对应的进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最邻近）的分类标签。
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示例代码
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输出结果：A
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中间过程数据参考