K近鄰法

簡介 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。 模型 模型由三個基本要素：距離度量、k值的選擇、分類決策規則決定。 距離度量： k近鄰模型的特徵空間是n維實數向量空間 R N R^N RN，使用的距離是歐式距離，但也可以是更一般的 L p L_p Lp​距離或Minkowski距離。 x i , x j

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