KNN(K近邻算法)的学习

           K近邻算法简单、直观：给定一个训练数据集，对于新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某一个类，就将该实例分为这个类。

算法：

   输入：（1）训练数据集   T={ (x1,y1) ,(x2,y2),....() }