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k-nearest neighbor

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k近邻算法：一种基于实例的学习方法，用于分类和回归。它通过在训练集中查找与测试样本最相似的k个邻居来进行预测。

最近邻

...；步骤7---选择出现频率最大的类标号作为未知样本的类标号。本实施例，对于车型检测，目前我们使用K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该...

近邻法

2、KNN 文本分类算法及改进 2.1 KNN 分类算法 K-近邻法(K-Nearest Neighbor,KNN)是一种较简单的分类算法,由Cover 和Hart 于1968 年提出,至今仍是模式识别非参数法中最重...

近邻算法

...k-近邻算法（k-Nearest Neighbor，KNN），即给定一个训练样本集（样本集中每个数据都存在标签），对新的输入实例，将新输入实例的每个特征与样本集中数据对应的特征...

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