機器學習中的 K-近鄰 算法

k-近鄰(k-Nearest Neighbor, 簡稱kNN)算法是一種常用的監督學習方法，其工作機制：給定測試樣本，基於某種距離度量找出訓練集中與其最靠近的k個訓練樣本，然後基於這k個「鄰居」的信息進行預測 距離度量是什麼呢? 拿歐氏距離來說, 假如給定兩個樣本a, b: 那麼最終的歐式距離就是 根號下(a1特徵值 - b1特徵值)^2 + (a1特徵值 - b1特徵值)^2 + … 當然數據越

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