KNN学习

KNN   KNN(k-nearest neighbors),在模式识别中，K近邻算法是一种用于分类和回归的非参数方法。在这两种情况下，输入由特征空间中K个最近训练样本组成。输出取决于KNN是用于分类还是回归。   在KNN分类中，输出为类别，输入样本会被分配到周围K个样本中出现频率最高的类，K是一个整数，通常很小。如果K=1，则输入样本被简单地分配给该最近邻的类。如下图所示           

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