KNN(K nearest neighbours)
常用于推荐系统中，对于待推荐的用户，找到ta的k给最近的邻居，根据这些邻居的偏好来推荐
步骤如下：
1，选择合适的特征值c1,c2,c3...ck
2，计算用户间的距离
3，通过距离分类
4，根据邻居推荐
比如某个电影推荐系统中：
| * | 小明 | 小红 | 小华 |
|---|---|---|---|
| 喜剧片 | 3 | 4 | 2 |
| 恐怖片 | 3 | 3 | 5 |
| 动作片 | 4 | 1 | 2 |
| 悬疑片 | 5 | 3 | 4 |
| 爱情片 | 2 | 5 | 5 |
要计算小明和小红之间的距离即：
image.png
得出小名和小红的距离为sqrt(23)
同理求出小华和小红之间的距离为d=sqrt(10)
因此得出小华和小红距离更近，所以可以将小华喜欢的电影推荐给小红。
还可以预测评分。
