k近鄰的學習

        K近鄰法（k-nearest neightbor, K-NN）是一種基本分類與迴歸的方法。K近鄰法的輸入爲實例的特徵向量，對應於特徵空間的點，輸出爲類別，可以是二類，也可以是多類。對給定的實例，根據給定的一個訓練集的K個最近鄰的類別來多數表決來進行預測。K近鄰法不具有顯示的學習過程， 而是通過訓練數據對特徵空間的劃分來作爲模型，實現判別。是一種判別模型。對於K近鄰而言，最重要的三個

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