KNN：K-Nearest-Neighbor算法，即K值为邻近。KNN是最简单的分类算法之一，同时，也是最常用的分类算法之一。KNN算法是有监督学习中的分类算法。
基于基于iris数据集，具体经历下面四步流程：
①载入数据，对数据进行预处理 （缺失值处理、标准化等，其中iris数据集数据全面，无需进行缺失值处理）。
②计算待分类点到其他每个样本点的距离。
③对每个距离进行排序，然后选择出距离最小的K个点。
④对K个点所属的类别进行比较，根据少数服从多数的原则，将待分类点归入在K个点中占比最高的那一类。
（1）对缺失值补全的方法，此处采用对缺失值填充当列数据的平均值的方法
（2）距离计算公式，包括闵式距离（含欧式距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离）、标准化欧式距离（排除数据量纲的影响）、余弦距离、杰卡德距离（求交集、并集间距离）、汉明距离（密码学常用，求字符串间距离）、马氏距离（求分布数据距离）。下面详细介绍闵式距离。
闵氏距离又叫做闵可夫斯基距离，是欧氏空间中的一种测度，被看做是欧氏距离的一种推广，欧氏距离是闵可夫斯基距离的一种特殊情况。定义式：
闵可夫斯基距离公式中:
当时，即为欧氏距离：勾股定理计算的点之间的直接距离
当时，即为曼哈顿距离：点在标准坐标系上的绝对轴距之和
当时，即为切比雪夫距离：各坐标轴数据差的最大值
图中绿色代表欧氏距离，红线代表曼哈顿距离，其他三条折线也表示了曼哈顿距离，这三条折线的长度是相等的。
运行结果： 
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