监督学习(二)——K近邻(K-NN)
k-NN 算法可以说是最简单的机器学习算法。构建模型只需要保存训练数据集即可。想要对新数据点做出预测，算法会在训练数据集中找到最近的数据点，也就是它的“最近邻”。 1、k近邻分类 k近邻算法最简单的方式就是只有一个最近邻，也就是距离预测数据点最近的训练数据点。如果选择任意的k个近邻时，就会使用“投票法”来指定分类标签。简单点理解，就是在测试数据点周围找寻k个最近邻，然后在这k个最近邻中将出现最多次
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