統計學習方法筆記（七）k近鄰法

k近鄰法 輸入爲特徵向量，輸出爲多個類別。在k近鄰法中，實例的類別已定，分類時，對新的實例，根據其k個最近鄰的訓練實例的類別，通過多數表決等方式進行預測。 其基本要素爲k值的選擇、距離度量以及分類決策規則。 k近鄰算法 簡單描述：給定一個訓練集，對新的輸入實例，找到與其最鄰近的k個實例，這k個實例的多數屬於哪個類，該輸入實例就被分爲哪個類 算法： 輸入：訓練數據集；輸出：某個實例所屬的類別 1）根

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