統計學習方法c++實現之二 k近鄰算法

k近鄰算法 前言 k近鄰算法可以說概念上很簡單，即：「給定一個訓練數據集，對新的輸入實例，在訓練數據集中找到與這個實例最鄰近的k個實例，這k個實例的多數屬於某個類，就把該輸入分爲這個類。」其中我認爲距離度量最關鍵，但是距離度量的方法也很簡單，最長用的就是歐氏距離，其他的距離度量準則實際上就是不同的向量範數，這部分我就不贅述了，畢竟這系列博客的重點是實現。代碼地址：https://github.co

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