• 解释

      • 取节点最近的n个节点的数据作为判断该节点的基本数据（包括分类和回归）

      • 通俗理解，柚子和橙子的特征比较大和红，那么如何一个水果周围的5个水果都是柚子，那么它大概率也是柚子（分类）

    • 图解

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    • 用途

      • 创建推荐系统

      • 机器学习

    • 两个基本步骤

      • 分类

        • 根据不同特征（挑选特征很重要）记录数据，并作为坐标

        • 两个点的相近程度取决于其坐标差距离

      • 回归

        • 根据已经记录的数据去对未来的一个符合条件的数据做预测

    • 机器学习

      • 比如图像识别就是记录大量的特征，称为训练，然后遇到新图时识别找出与它相近的邻居。

    • 关键点

      • 选择合适的特征