k近鄰法-理論基礎

k近鄰法 距離度量 k值選擇 分類決策規則 k近鄰（k-Nearest Neighbor，簡稱kNN）學習是一種常用的監督學習方法，給定測試樣本，基於某種距離度量找出訓練集中與其最靠近的k個訓練樣本，然後基於這k個「鄰居」的信息來進行預測。在分類任務中可使用「投票法」，即選擇這k個樣本中出現最多的類別標記作爲預測結果；在迴歸任務中可使用「平均法」，即將這k個樣本的實值輸出標記的平均值作爲預測結果；

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