k 近邻法

k 近邻法 k近邻算法 k近邻算法：对于新的输入实例，在训练数据集中寻找最接近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，则将输入实例分到某个类中。 k近邻法没有显式的学习过程 k近邻模型 k近邻法中，当训练集，距离度量，k值以及分类决策规则确定后，对于每个新的输入实例，其所属实例唯一确定 距离度量 我们可以选用Lp距离，其定义如下： L P ( x i , x j ) = ( Σ l = 1 n ∣

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