机器学习—K近邻,KD树算法python实现

完整代码及数据集下载 K近邻算法不须要训练，经过搜索训练集，找到预测点与训练集中距离最近的k个实例，而后取k个实例中最多的类型做为预测点的类型。K近邻算法三个基本要素：K值的选择，距离度量，分类决策规则。 算法： a.在训练集中找出距离预测点x最近的k个点记为集合N。 b.在N中采用多数表决的决策规则，选出最多的类别y做为x的类。python 距离度量 闵可夫斯基（Minkowski）距离 git

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