k-近邻算法

原理

  1. 训练样本集中，每个数据都有标签（相应的分类）
  2. 将新数据的每个特征与样本集数据对应特征比较
  3. 选择样本集中与新数据最相似的k个数据（通常k<20）
  4. 选择k个数据中出现最多的分类，即为新数据的分类
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