降维和度量学习

10.降维和度量学习 10.1k近邻学习 k近邻（k-NearestNeighbor，简称kNN）学习是一种常用的监督学习方法，其原理是：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个邻居的信息来进行预测。在分类任务中，使用投票法，选择k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中，使用平均法，将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果。自然，也可基

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