K近鄰解析 統計學習方法 李航

K近鄰（knn）是一種基本的分類與迴歸方法。 k近鄰輸入的實例爲特徵向量，輸出爲實例的類別。可以取很多類。 k近鄰實際上利用訓練數據集對特徵向量空間進行劃分，並作爲其分類的「模型」。 k值的選擇 距離度量 分類決策規則 是K近鄰的三要素。 K近鄰算法簡單、直觀：給定一個數據集，對於新輸入的實例，在訓練數據集中找到與該實例最近鄰的k個實例，這k個實例的多數屬於某個類，就把該輸入實例分爲這個類。 特徵

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