機器學習算法總結3:k近鄰法

k近鄰法(k-NN)是一種基本分類與迴歸方法。算法思想：給定一個數據集，對新的輸入實例，在訓練數據集中找到與其最鄰近的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哪個類。 k近鄰的特殊情況是k=1的情形，稱爲最近鄰算法。 k近鄰算法沒有顯式的學習過程。 1.模型：k近鄰法使用的模型對應於對特徵空間的劃分。 k近鄰法中，當訓練集、k值、距離度量(如歐式距離)及分類決策規則確定後，對於任何

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