浅谈knn（k近邻）算法
概述 K近邻算法是一种懒惰算法，即没有对数据集进行训练的过程，其模型的三个要素：距离度量、k值的选择和分类决策规则决定。 K近邻的思想很简单，即在一个数据集上，给定一个新样本，找到与新样本距离最近的k个实例，在这些实例中属于多数的类即为这个新样本的类。 李航老师《统计学习方法》中，定义的K近邻算法如下： 距离度量： 算法虽然简单，但在其中也要解决一些问题滴。比如，距离度量该怎么选择、k值该怎么选择
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