2019-01-16
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K近邻概述
K近邻
这个算法首先贮藏所有的训练样本，然后通过分析（包括选举，计算加权和等方式）一个新样本周围K个最近邻，然后把新样本标记为在K近邻点中频率最高的类。
这种方法有时候被称作“基于样本的学习”，即为了预测，我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量。
特点：简单有效，但因为需要存储所有的训练集，占用很大内存，速度比较慢。使用该方法前通常训练集先聚类来降低数据大小。
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