K-近邻法

内容来源于李航博士《统计学习方法》 一、k近邻算法 什么是k近邻 k近邻算法简单、直观：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为这个类。 工作原理 存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每个数据与所属分类的对应关系。 输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与

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