scikit-learn 是最受欢迎的机器学习库之一，它提供了各种主流的机器学习算法的API接口供使用者调用，让使用者可以方便快捷的搭建一些机器学习模型，并且通过调参可以达到很高的准确率。
这次我们主要介绍scikit-learn中k近邻算法（以下简称为KNN）的使用。
KNN是一种非参数机器学习算法（机器学习中通过模型训练而学到的是模型参数，而要人工调整的是超参数，请注意避免混淆）。使用KNN首先要有一个已知的数据集D，数据集内对于任意一个未知标签的样本数据x，可以通过计算x与D中所有样本点的距离，取出与x距离最近的前k个已知数据，用该k个已知数据的标签对x进行投票，哪一类票数最多，x就是哪一类，这是kNN的大概思想，以下举个例子方便理解。
