統計學習方法讀書筆記（三）

k近鄰法（K-NN）是一種基本的分類和迴歸方法。 k近鄰法三要素：k值選擇，距離度量，分類決策規則。 其實k近鄰法相比於其他算法還是挺簡單的。 本文主要從k近鄰法的實現方法來闡述——kd樹，kd樹的構造，搜索kd樹。 k近鄰法算法： 輸入：訓練數據集 x是實例的特徵向量，y是對實例的分類。 輸出：實例x所屬的類y. (1):根據給定的距離度量，在訓練集T中找出與x最近鄰的k個點，涵蓋着k個點的x領

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