K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）
KNN算法通过比较新样本与训练集中的样本的距离，然后根据最近的K个邻居的投票结果来决定新样本的分类。
如图所示，K越大的边界会更加平滑，本质上是根据某一样本最近的K个邻居来投票该区域的类型，可以看到，K取1时会受噪声的影响在绿色中间出现了一块黄色的区域
图像分类-数据驱动方法
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