統計學習方法筆記——第三章 K近鄰法

K近鄰法（KNN）是一種基本的分類與迴歸的方法，這裏只介紹其分類問題。 KNN算法的基本思想：對於一個新的輸入數據點，在訓練集中找到與它距離最近的K個點，若這K個點中大部分屬於A類，則該數據點也屬於A類。 算法流程： 特殊地，若K=1，則相當於離輸入實例最近的一個樣本實例直接決定了它的類別。 KNN模型的三要素：距離度量、K值選擇、分類決策規則。 距離度量：數據點之間的距離有很多度量標準，一般來說

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