KNN學習

KNN   KNN(k-nearest neighbors),在模式識別中，K近鄰算法是一種用於分類和迴歸的非參數方法。在這兩種情況下，輸入由特徵空間中K個最近訓練樣本組成。輸出取決於KNN是用於分類還是迴歸。   在KNN分類中，輸出爲類別，輸入樣本會被分配到周圍K個樣本中出現頻率最高的類，K是一個整數，通常很小。如果K=1，則輸入樣本被簡單地分配給該最近鄰的類。如下圖所示           

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