文件名称:
Python K最近邻从原理到实现的方法
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文件大小: 333kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-01
详细说明：本来这篇文章是5月份写的，今天修改了一下内容，就成今天发表的了，CSDN这是出BUG了还是什么改规则了。。。
引文：决策树和基于规则的分类器都是积极学习方法（eager learner）的例子，因为一旦训练数据可用，他们就开始学习从输入属性到类标号的映射模型。一个相反的策略是推迟对训练数据的建模，直到需要分类测试样例时再进行。采用这种策略的技术被称为消极学习法（lazy learner）。最近邻分类器就是这样的一种方法。
注：KNN既可以用于分类，也可以用于回归。
1.K最近邻分类器原理
首先给出一张图，根据这张图来理解最近邻分类器，如下：
根据上图所示，有两类不同的样本数据，分别用蓝色
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