3、K近邻法
（1）思想 假定给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。三个基本要素是：k值的选择、距离度量和分类决策规则。 （2）k值的选择 在模型中，k值较小容易造成模型复杂，发生过拟合，而较大意味着欠拟合，通常采用交叉验证法来选取最优的k值。在分类决策时，采用多数表决规则，等价于经验风险最小化。 （3）构造kd树 kd树是一种
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