K近邻法算法（KNN）及其R实现
1. K近邻算法 输入：训练数据集 web T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)} 其中， xi∈χ⊆Rn 为实例的特征向量， yi∈Y={c1,c2,⋯,cK} 为实例的类别， i=1,2,⋯,N; 实例特征向量x； 输出：实例x所属的类y。 （1）根据给定的距离度量，在训练数据集T中找出与x最近邻的k个点，涵盖这k个点的x的邻域记作 Nk(x); （2）在 Nk(x) 中根
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