k-NearestNeighbor
是一种监督学习方法
工作机制：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。
通常，在分类任务中，使用投票法，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；
在回归任务中，使用“平均法”，即将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果；
还可基于距离远近进行加权平均或加权投票，距离越近的样本权重越大
最近邻分类器，1NN，也就是k=1的情况，二分类
总结：效果会主要取决于距离度量的选取
https://www.cnblogs.com/ybjourney/p/4702562.html
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本文标题：KNN——K近邻算法
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