统计学习方法c++实现之二 k近邻算法

k近邻算法 前言 k近邻算法可以说概念上很简单，即：“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这个实例最邻近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入分为这个类。”其中我认为距离度量最关键，但是距离度量的方法也很简单，最长用的就是欧氏距离，其他的距离度量准则实际上就是不同的向量范数，这部分我就不赘述了，毕竟这系列博客的重点是实现。代码地址：https://github.co

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