k-Nearest Neighbors(KNN)算法
第一个机器学习的例子，就是kNN，它是一个简单的机器学习模型，容易理解而且效率高。原理和它的想法都很简单：用距离来分类的方法，计算待分类样例与已知所有分类样例的距离，对结果进行排序，找出最小距离的前k个结果，对k个结果进行投票统计，得票最多的就是属于那一类。
问题来了。究竟是什么距离作为衡量标准，我们知道距离有欧氏距离，马氏距离还是欧氏距离？它采用的是欧氏距离。
举个例子，它是怎么做的，也就明白为什么选择欧氏距离。
书中用的例子：要对一个电影进行分类，看它是属于哪个类别的。比如，已知下表：
我们想知道一个电影XX是属于罗曼题材还是动作题材的，于是我们计算XX与上表中已知电影的各个距离，如下表：
加入k= 3 ，从上面的表格看到前3个距离最小的都是属于Romance，即XX就是罗曼题材的电影。
原理部分已经完成。送上欧式距离的计算方法：