機器學習值KNN：K近鄰算法（一：算法原理）
目錄 一、KNN概述 二、KNN三要素 2.1、距離度量 2.2 、K值的選擇 2.3、分類決策規則 三、KNN的優缺點 四、KNN的實現：kd樹 4.1、kd樹的構造 4.2、kd樹的搜索 一、KNN概述 KNN是一種常見的有監督學習算法，可以用於分類，也可以用於迴歸，比較常用於分類。 K近鄰算法的直觀解釋就是給定一個已知樣本分類的訓練數據集，當有新樣本輸入時，在訓練集中找到K個和新樣
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