统计学习---K近邻法

K近邻 假设给定的一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，根据其K个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。 利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型”。 K值得选择，距离度量，分类决策规则，三个基本要素 离它最近的最多的是那一个类就把它划到那一个类里面。   K近邻算法 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

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