统计学习方法——k近邻

一、K近邻模型 模型：特征空间的划分，基本三要素——距离度量、k值的选择何分类决策规则 策略：距离度量：欧式距离、曼哈顿距离等                   k值：通常采用交叉验证（k越小，越容易过拟合）                   分类决策规则：多数表决   二、KNN算法基本步骤： 1）计算待分类点与已知类别的点之间的距离 2）按照距离递增次序排序 3）选取与待分类点距离最小的k

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