机器学习算法总结3:k近邻法

k近邻法(k-NN)是一种基本分类与回归方法。算法思想：给定一个数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与其最邻近的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哪个类。 k近邻的特殊情况是k=1的情形，称为最近邻算法。 k近邻算法没有显式的学习过程。 1.模型：k近邻法使用的模型对应于对特征空间的划分。 k近邻法中，当训练集、k值、距离度量(如欧式距离)及分类决策规则确定后，对于任何

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