摘要： K-近邻算法可用在二类分类，多类分类和回归问题上 基本要素： K值的选择，距离度量和分类决策规则 减小K值：近似误差减小，估计误差增大，增大K值则相反K值通常不大于20；距离 度量：Lp距离；分类决策规则：多数表决 工作原理： 1、有监督学习：标签化数据集 2、测试阶段：输入无标签新数据后，将新数据 阅读全文