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上传时间: 2021-01-20
详细说明：k近邻算法的介绍
k近邻算法是一种基本的分类和回归方法，这里只实现分类的k近邻算法。
k近邻算法的输入为实例的特征向量，对应特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。
k近邻算法不具有显式的学习过程，实际上k近邻算法是利用训练数据集对特征向量空间进行划分。将划分的空间模型作为其分类模型。
k近邻算法的三要素
k值的选择：即分类决策时选择k个最近邻实例；
距离度量：即预测实例点和训练实例点间的距离，一般使用L2距离即欧氏距离；
分类决策规则。
下面对三要素进行一下说明：
1.欧氏距离即欧几里得距离，高中数学中用来计算点和点间的距离公式；
2.k值选择：k值选择会对k近
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