K近鄰法之kd樹及其Python實現

做爲機器學習中一種基本的分類方法，K近鄰(KNN)法是一種相對簡單的方法。其中一個理由是K近鄰法不須要對訓練集進行學習。然而，不須要對訓練集進行學習，反過來也會形成對測試集進行斷定時，計算與空間複雜度的增長。python K近鄰法最簡單的實現方法是對須要分類的目標點，計算出訓練集中每個點到其的距離（比較經常使用的有歐氏距離），而後選取K個距離目標最近的點，根據這些點的分類以多數表決的形式來決定目標

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