统计学习方法 （第3章）K近邻法 学习笔记

第3章 K近邻法 　　k近邻算法简单、直观：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为这个类。当K=1时，又称为最近邻算法，这时候就是将训练数据集中与x最邻近点作为x的类。 3.1 k近邻模型 　　模型由三个基本要素——距离度量、k值得选择、和分类决策规则决定。 　　3.1.1 距离度量 　　　　 　　　　p=2时

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