机器学习-KNN(K近邻算法)

K近邻算法（K-Nearest Neighbor）是一种很基本的机器学习方法，能做分类和回归任务（寻找最近的K个邻居（欧式距离）） KNN的三个基本要素：距离度量、k值的选择和决策规则 距离度量 • 在引例中所画的坐标系，可以叫做特征空间。特征空间中两个实例点的距离是两个实例点相似程度的反应（距离越近，相似度越高）。kNN模型使用的距离一般是欧氏距离，但也可以是其他距离如：曼哈顿距离 k值的选择

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