機器學習-KNN(K近鄰算法)

K近鄰算法（K-Nearest Neighbor）是一種很基本的機器學習方法，能做分類和迴歸任務（尋找最近的K個鄰居（歐式距離）） KNN的三個基本要素：距離度量、k值的選擇和決策規則 距離度量 • 在引例中所畫的座標系，可以叫做特徵空間。特徵空間中兩個實例點的距離是兩個實例點相似程度的反應（距離越近，相似度越高）。kNN模型使用的距離一般是歐氏距離，但也可以是其他距離如：曼哈頓距離 k值的選擇

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