k近鄰算法

k 近鄰算法簡單、直觀:給定 一個訓練數據集，對新的輸入實例，在訓練數據集中 找到與該實例最鄰近的 k 個實例，這 k 個實例的多數屬於某個類，就把該輸入實例分 爲這個類。 距離度量      k值的選擇 在應用中，k值一般取一個比較小的數值。通常採用交叉驗證法來選取最優的k值。 kd樹 實現k近鄰算法，主要考慮的問題是如何訓練數據進行快速k近鄰搜索。 構造kd樹 kd是二叉樹，表示對k維空間對一

>>阅读原文<<