【小白啃书】统计学习方法（李航第二版）代码实现 （C++） 之 2.K近邻（2）

本文仅梳理总结自己在学习过程中的一些理解和思路，水平有限，理解粗鄙浅薄且不一定正确。文章所有观点均不保证绝对正确，请酌情参考。如果各位朋友发现任何错误请及时告诉我，大家一起讨论共同提高。
（不要问我为什么用C++写机器学习，问就是导师要求的）
希望我不鸽，咕咕

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0.导入数据
1.感知机
2.K近邻(1)

K近邻

写在前面（可以不看）

终于学会用嘴吃饭了 /手动狗头。
个人觉得修改后的代码还算是整齐清爽，一定程度体现了面向对象的思想，但很遗憾的是在读取数据的时候没能实现复用，面向对象的思想还是有些囿于形式了。
但是针对这个代码我没有打算继续修改了，一口吃不成个胖子（不，我可以，没有什么比吃成胖子更容易的事情了，成年人的世界里没有容易二字，除了容易秃和容易胖。自抱自泣.jpg），剩下的我们慢慢来。

类

在本程序中，我写了三个类，knn，sample和test_sample，其中，knn类中的成员Sample和Test_sample分别为sample和test_sample类型的vector。

class knn

class knn
{
   
   
public:
	knn(int a);
	~knn();

	void data_read();
	void test_read();
	void judge(int k);
	void calu_accuracy();

private:
	int k;

	string data_add = "……";
	string test_add = "……";     //需要把直接复制来的路径中的\换成/或者\\

	int feature_num = 0;
	int sample_num = 0;
	int test_num = 0;

	double accuracy = 0;

	vector<sample> Sample;
	vector<test_sample> Test_Sample;

};

其中，knn类的构造函数为

在这里插入knn::knn(int k)
{
   
   
	this->k = k;
	data_read();
	test_read();
	judge(k)