KNN-hadoop

文件结构
|——————Knn.java // hadoop的mapReduce程序
|——————knn_train.txt //训练数据
|——————Knn.jar  // 运行的包
|——————input // 测试数据文件夹
	   |——————knn_test.txt // 测试样例2的测试文件
|——————run // 生成的class所在的文件夹
	   |——————Knn.class 
	   |——————Knn$DistanceTuple.class
	   |——————Knn$KnnMapper.class
	   |——————Knn$KnnReducer.class
	   |——————Knn$Point.class
|——————output // 测试结果文件夹
	   |——————part-r-00000 // 测试样例2的测试结果

Knn.java代码逻辑
|——————Point类 // 用于记录每一个数据。包括数据向量、数据类别
|——————DistanceTuple类 // 二元组（类别，距离）的结构，方便KnnReducer对距离进行排序，获取最近的类别
|——————readTrainingPoints函数  // 读取训练数据
|——————KnnMapper类 // 计算每一个测试样本到所有训练样本的距离
|——————KnnReducer类 // 对每个测试数据的距离数据进行递增的排序，确定前K个点所在类别的出现次数，找到出现次数最多的类别。