6-K近鄰法（KNN）-分類-監督學習-機器學習

參考：李航《統計學習方法》 K近鄰法(k-nearest neighbor,KNN)     假設給定一個訓練數據集，每個實例點(特徵向量X)對應的類別(Y)已經確定。新的輸入實例點的類別，由離它最近的K個實例點的類別，通過多數表決的方式決定。當k=1時，輸入實例點的類別，將由離它最近的那個實例點的類別所決定，稱爲 最近鄰法。     k值的選擇、 距離度量及 分類決策規則是k近鄰法的三個基本要素

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