KNN，K近鄰來做影象分類
KNN來做影象分類：如下圖所示，用CIFAR-10圖片作為訓練樣本，50000張圖片作為訓練集，10000圖片作為測試集。
KNN分類就是將測試集的畫素值-訓練集的畫素值然後將畫素值相加就得到我們的距離，距離最小的就是我們最後的分類結果。
有時候只找到距離最近的一張圖片會出現誤差比較大，所以我們一般找5張距離最近的圖片，選區這5張圖片中類別最多的種類作為我們最終的分類結果。
下圖是L1距離，也叫曼哈頓距離
下圖是L2距離，也叫歐式距離
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