ניצן די ק-ניראַסט שכנים אַלגערידאַם צו קלאַסיפיצירן דאַטן פונקטן.
צו נוצן די ק-ניראַסט שכנים אַלגערידאַם צו קלאַסיפיצירן די דאַטן פונקטן, מיר וואָלט ערשטער דאַרפֿן צו דעפינירן די ווערט פֿאַר 'K' און אויך צושטעלן אַ נייַע דאַטן פונט וואָס דאַרף זיין קלאַסאַפייד באזירט אויף זייַן פּראַקסימאַטי צו די ניראַסט 'K' דאַטן פונקטן. . פֿאַר בייַשפּיל, לאָזן אונדז יבערנעמען אַז ק איז גלייַך צו 3 און אַז די נייַע דאַטן פונט איז [4, 3]. דער ערשטער שריט אין די ק-ניראַסט שכנים אַלגערידאַם איז צו רעכענען די ווייַטקייט צווישן די נייַ דאַטן פונט און יעדער פון די יגזיסטינג דאַטן פונקטן. א פּראָסט וועג צו מעסטן דעם דיסטאַנסע איז צו נוצן די אוקלידיאַן דיסטאַנסע פאָרמולע, וואָס איז דיפיינד ווי די קוואַדראַט וואָרצל פון די סאַכאַקל פון די סקווערד דיפעראַנסיז צווישן די יחיד קאָואָרדאַנאַץ פון די צוויי פונקטן. מיט דעם פאָרמולע, די דיסטאַנסאַז צווישן די נייַע דאַטן פונט און יעדער פון די יגזיסטינג דאַטן פונקטן קענען זיין געפֿונען ווי גייט: - [1,2] => sqrt((4-1) ^ 2 + (3-2) ^ 2) = sqrt(10) = 3.16 - [2,4] => sqrt((4-2)^2 + (3-4)^2) = sqrt(5) = 2.23 - [2,3] => sqrt( (4-2)^2 + (3-3)^2) = סקרט (4) = 2 - [3,5] => סקרט((4-3)^2 + (3-5)^2) = sqrt(5) = 2.23 - [3,1] => sqrt((4-3)^2 + (3-1)^2) = sqrt(5) = 2.23 - [5,5] => sqrt(( 4-5) ^ 2 + (3-5) ^ 2) = סקרט (5) = 2.23 - [5,3] => סקרט ((4-5) ^ 2 + (3-3) ^ 2) = סקרט (1) = 1 - [6,1] => סקרט ((4-6) ^ 2 + (3-1) ^ 2) = סקרט (8) = 2.82 - [6,2] => סקרט ((4) -6)^2 + (3-2)^2) = סקרט(5) = 2.23 - [6,4] => סקרט((4-6)^2 + (3-4)^2) = סקרט( 5) = 2.23 באַזירט אויף די חשבונות, די