6-K近邻法（KNN）-分类-监督学习-机器学习

参考：李航《统计学习方法》 K近邻法(k-nearest neighbor,KNN)     假设给定一个训练数据集，每个实例点(特征向量X)对应的类别(Y)已经确定。新的输入实例点的类别，由离它最近的K个实例点的类别，通过多数表决的方式决定。当k=1时，输入实例点的类别，将由离它最近的那个实例点的类别所决定，称为 最近邻法。     k值的选择、 距离度量及 分类决策规则是k近邻法的三个基本要素

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