k 近鄰法

k 近鄰法 k近鄰算法 k近鄰算法：對於新的輸入實例，在訓練數據集中尋找最接近的k個實例，這k個實例的多數屬於某個類，則將輸入實例分到某個類中。 k近鄰法沒有顯式的學習過程 k近鄰模型 k近鄰法中，當訓練集，距離度量，k值以及分類決策規則確定後，對於每個新的輸入實例，其所屬實例唯一確定 距離度量 我們可以選用Lp距離，其定義如下： L P ( x i , x j ) = ( Σ l = 1 n ∣

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