機器學習—K近鄰,KD樹算法python實現

完整代碼及數據集下載 K近鄰算法不須要訓練，經過搜索訓練集，找到預測點與訓練集中距離最近的k個實例，而後取k個實例中最多的類型做爲預測點的類型。K近鄰算法三個基本要素：K值的選擇，距離度量，分類決策規則。 算法： a.在訓練集中找出距離預測點x最近的k個點記爲集合N。 b.在N中採用多數表決的決策規則，選出最多的類別y做爲x的類。python 距離度量 閔可夫斯基（Minkowski）距離 git

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