#KNN分类器算法实现 #Python K-近邻算法伪代码如下, 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: (1) 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离; (2) 按照距离递增次序排序; (3) 选取与当前点距离最小的k个点; (4) 确定前k个点所在类别的出现频率; (5) 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。