k近邻法 kd树 平衡kd树

k近邻法 k近邻法的思想： k近邻法是一种基本分类与回归方法。输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（可取多类）。具体过程是：给定一个已经分好类的数据集，对于新的实例，加入此数据集，以离这个点最近（距离度量）的k个点（k值选取）的类别进行多数表决（分类策略）去决定这个新的实例的类别。 k近邻法三要素： k值的选择： k小，用于训练的点少，只有新实例点旁边的点起作用（表决），近似误差小，估计误差大；

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