淺談knn（k近鄰）算法
概述 K近鄰算法是一種懶惰算法，即沒有對數據集進行訓練的過程，其模型的三個要素：距離度量、k值的選擇和分類決策規則決定。 K近鄰的思想很簡單，即在一個數據集上，給定一個新樣本，找到與新樣本距離最近的k個實例，在這些實例中屬於多數的類即爲這個新樣本的類。 李航老師《統計學習方法》中，定義的K近鄰算法如下： 距離度量： 算法雖然簡單，但在其中也要解決一些問題滴。比如，距離度量該怎麼選擇、k值該怎麼選擇
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