机器学习算法总结之K近邻（KNN）

写在前面 K近邻（K-nearest neighbor，k-nn）是一种常用的机器学习监督学习方法，可用于分类和回归问题。其工作机制为：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的K个训练样本，然后基于这K个邻居来预测给定样本。对于分类任务，可使用“投票法”；对于回归任务，可使用“平均法”，即取这K个邻居的平均值最为预测结果，进一步地，还可以对K个邻居距离的远近进行加权处理后预测结果。

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