K Nearest Neighbor

KNN是一種非常簡單而有效的分類演算法,該演算法
在許多領域中使用。它假定數據是在特徵空間中。它沒有任何的參數,因為它不會使對數據的分配有任何假設 。它也是一個鬆散的演算法,因為它不使用訓練數據點做一般化。換句話說,沒有明確的訓練階段,它的traing cost非常小。訓練階段是非常快的。它存儲所有可能,以相似性測量(例如,距離函數)作為分類的基礎。簡單的說, 它以距離(使用距離函數時)最鄰近的成員來投票決定數據分為哪一個類別. 

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