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上传时间: 2020-12-24
详细说明：kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。
通俗简单的说，就是将这个样本进行分类，怎么分类，就是用该样本的特征与空间中其他样本做计算距离，当出现大多数距离偏向于某个样本类时，我们认为该样本属于这个类别。
举
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