k近邻的学习

        K近邻法（k-nearest neightbor, K-NN）是一种基本分类与回归的方法。K近邻法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点，输出为类别，可以是二类，也可以是多类。对给定的实例，根据给定的一个训练集的K个最近邻的类别来多数表决来进行预测。K近邻法不具有显示的学习过程， 而是通过训练数据对特征空间的划分来作为模型，实现判别。是一种判别模型。对于K近邻而言，最重要的三个

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