python实现knn
knn
算法介绍：
k近邻算法，就是计算各个点的距离(可以是欧氏距离或者曼哈顿距离，一般是欧氏距离)，然后取距离最近的前k个点，然后将k个点中属性标签最多的标签赋给预测点；
https://www.cnblogs.com/ybjourney/p/4702562.html
实现过程：
支持数据向量维度的输入，示例数据是四维数据；将文件转为数据二维列表；将数据进行归一化，减少误差；
计算数据点的欧式距离并排序，取前k个点统计他们的属性，最多的属性就是预测点的属性； 先采用训练集训练最优的k，然后使用最优的k对测试集的类别进行预测