我们以一个非常简单的例子来说明KNN算法的基本思想，首先，假设你有一个有许多有价值文章的博客（比如PHP学科的四哥），现在你想在博客中放些广告，通过一段时间的广告投放，你统计出了如下的一些规则：
我们可以将上表表示为下图的坐标系：
其中，横坐标表示图片数，纵坐标表示段落数。
现在，加入你又写了一篇文章，那怎么根据历史的统计数据，预测这篇博客是否可以获得广告收入呢？KNN给出了一种非常简单的计算方法：
1) 计算新博客中(段落数,图片数)和历史的6篇文章的相似度（可简单的理解为欧式距离）
dist(x,y) = sqrt( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2 )
2) 按照距离从小到大排序
3) 确定一个k值，然后取前k个值，统计出现是和否的次数，然后以高者决定新博客是否能获得广告收入。
以上即KNN的算法核心，假设现在你最新的博客有1段文字和13张图片，因为我们现在只有两类结果，所以k可以暂时取为3，你觉得能不能获得广告收入呢？
不要觉得，只要你有java基础知识，就使用java代码来实现上述算法吧。
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