K近鄰算法（KNN）原理探討

K K K近鄰算法 一、 K K K近鄰算法的優勢 尋常對分類器會將全部的數據都記下來，把當前的測試對象和某個訓練對象的屬性進行比較，當完全匹配時就可以進行分類。但是這樣有很大的問題：有的測試對象可能與任何的訓練對象都不匹配，同時也有可能發生一個測試對象與若干個訓練對象的類別標記都匹配，這樣就無法很好的實現分類問題。 而 K N N KNN KNN算法是從訓練集中找出 K K K個最接近測試對象的

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