学习笔记34-k近邻算法

k近邻算法 （k-nearest-neighbor kNN） 这是一种分类算法，它的核心思想是：对于新的样本，根据其k个最近邻的样本的类别，通过多数表决等决策规则，决定它的类别。 使用k近邻算法，首先需要确定三个东西： 距离度量，k值的选择，分类决策规则 距离度量 特征空间中两个样本点之间的距离反映了这两个样本的相似程度，距离有多种表示方法： 一般用Lp表示。 1. 曼哈顿距离（L1距离） L1距

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