統計學習方法——k近鄰

一、K近鄰模型 模型：特徵空間的劃分，基本三要素——距離度量、k值的選擇何分類決策規則 策略：距離度量：歐式距離、曼哈頓距離等                   k值：通常採用交叉驗證（k越小，越容易過擬合）                   分類決策規則：多數表決   二、KNN算法基本步驟： 1）計算待分類點與已知類別的點之間的距離 2）按照距離遞增次序排序 3）選取與待分類點距離最小的k

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