文件名称:
K 近邻法（K-Nearest Neighbor, K-NN）
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文件大小: 290kb
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上传时间: 2020-12-22
详细说明：文章目录1. k近邻算法2. k近邻模型2.1 模型2.2 距离度量2.2.1 距离计算代码 Python2.3 kkk 值的选择2.4 分类决策规则3. 实现方法, kd树3.1 构造 kdkdkd 树3.2 搜索 kdkdkd 树4. 鸢尾花KNN分类4.1 KNN实现4.2 sklearn KNN
k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN）是一种基本分类与回归方法。
输入：实例的特征向量，对应于特征空间的点
输出：实例的类别，可以取多类
假设：给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。
分类：对新的实例，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。因此，k
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