k-近邻法程序框图

画出近邻法的程序框图，对给定的分别存放在文件“riply_"和"riply_"中的两类样本训练集250个测试集1000个，试用近邻法，k近邻法与剪辑近邻法， 重复剪辑近邻法给出测试集的分类结果并分别计算其错误率。本文以鸢尾花（iris）数据集的分类来直观理解k-近邻算法。01 基于k-近邻算法实现鸢尾花分类为了在二维平面展示鸢尾花数据集，这里使用花萼宽度和花瓣

k-近邻算法(简单k-nn) 一、总结一句话总结： 【取最邻近的分类标签】算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签【k的出处】一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处K近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）算法是一种基于实例的学习，或者称为惰性学习方法，在机器学习中用于分类和回归分析。其基本概念也是相当的直观：

用官方的话来说，所谓K近邻算法（k-Nearest Neighbor,KNN），即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（一般流程： ①收集数据：可以使用任何方法。②准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式。③分析数据：可以使用任何方法。④训练算法：此步骤不适用于k-近邻算法。⑤测试算法：计算错误率。⑥使用算法：首先需要输入样本数据和结构化输出结果，然后运行k-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类，最后应用对计算出的分类执行后续的处理。k近邻算法的应用： ①KNN可以用于分类问题：投票法，选