統計學習方法 （第3章）K近鄰法 學習筆記

第3章 K近鄰法 　　k近鄰算法簡單、直觀：給定一個訓練數據集，對新的輸入實例，在訓練數據集中找到與該實例最鄰近的k個實例，這k個實例的多數屬於某個類，就把該輸入實例分爲這個類。當K=1時，又稱爲最近鄰算法，這時候就是將訓練數據集中與x最鄰近點作爲x的類。 3.1 k近鄰模型 　　模型由三個基本要素——距離度量、k值得選擇、和分類決策規則決定。 　　3.1.1 距離度量 　　　　 　　　　p=2時

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