1.概念：
什么是K临近算法，其实可以根据字面上了解，若我现在有一堆点，根据它们的特征我把它们分成若干类，现在再加入一个点，求出这个点是属于哪一个类，我们可以取K个点，然后我们再计算所有点到这个点的欧式距离或者某一种距离，然后选出离它最近的K个点，看这K个点中那种点比较多，然后就把这个点归为哪一类。
什么是分类，分类是离散的，我们上面说的点的归类也是一种分类。
什么是回归，回归是连续的，例如在二维坐标系中我们给出若干个点，求一条直线，这就是回归。
2.KNN实现分类
1.我们用sklearn先生成一堆点，然后再用matplotlib将图像显示出来
2.再把它放进我们生成的KNN分类器中，图像就是我们的分类结果，不同颜色就是不同的类别，y2放的才是这个点正确的分类
3.答案
3.KNN实现回归
生成点
