文档摘要

k最近邻分类 $k$最近邻（简称kNN，k-Nearest Neighbor）是Cover和Hart在1968年提出的一种简单的监督学习算法，可用于字符识别、文本分类、图像识别等领域。kNN的工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量（如：欧式距离、曼哈顿距离等）找出训练集中与其最接近的$k$个训练样本，然后基于这$k$个“最近邻居”的信息来进行预测。对于分类任务，可以在$k$个最近邻居中选择出现次数最多的类别标签作为预测的结果；对于回归任务，可以使用$k$个最近邻居实际输出（目标值）的平均值作为预测的结果，当然也可以根据距离的远近进行加权平均，距离越近的样本权重值就越大。

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作者与出处

原作者： jackfrued

整理： 灏天文库整理

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