機器學習sklearn之KNN算法思想及KD樹實現原理

物以類聚、人以羣分 KNN算法主要是通過K個最近樣本的類型判斷當前樣本的類別，可用於分類和迴歸。他們的決策方式有所區別：做分類時，一般採用多數表決法，K個最近鄰中，哪個類別佔的比例多，預測樣本就爲哪個類別；做迴歸時，一般採用平均法，對K個最近鄰樣本輸出取個平均值。由於算法簡單且分類精度較高，在實際當中也有一定的應用，也是入門機器學習的一個比較典型的算法。 很多人會把它跟K-Means算法混淆，因爲

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