近邻分类回归算法的基本原理
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k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是一种基本分类与回归方法,由Cover和Hart于1968年提出。分类时,对于新的实例,根据与它最接近的k个训练实例的类别,通过多数表决等方式,进行预测。
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个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。
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