KNN（K近邻分类）算法（监督学习）
最简单的机器学习算法之一 给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居），这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。
举例
- K=3，绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角形和1个蓝色小正方形，判定绿色的待分类点属于红色的三角形一类。
- 如果K=5，绿色圆点的最近的5个邻居是2个红色三角形和3个蓝色的正方形，判定绿色的待分类点属于蓝色的正方形一类。
模型训练
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
KNN = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
KNN.fit(X, y)