《数据挖掘导论》CH5.2最邻近分类器

分类器的两种学习方法：
积极学习法：利用训练数据集，建立属性集和类变量之间的模型。
消极学习法：不对训练数据集进行建模，而是在待分类记录进入后，计算试样例和训练样例的相似度。

最邻近分类器就是一种消极学习方法。
具体算法：
对于每个试样例，计算它与所有样例之间的距离（相似度）2.4，规定最邻近训练样例为k个，k个训练样例构成最邻近列表。为了降低k的影响，利用试样例和训练样例之间的距离进行加权，从而降低算法的边界敏感。

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