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k近鄰法(k-nearest neighbor, k-NN)

演算法:

輸入:訓練資料集T={(x1,y1),(x2,y2),,(xN,yN)}
其中,xiRn為例項的特徵向量,yi{c1,c2,,cK}為例項的類別,i=1,2,,N; 例項特徵向量x;
輸出:x 所屬的類 y .
(1)根據給定的距離度量,在訓練集T中找出與x最近鄰的k個點,涵蓋這
k個點的x的領域記作 Nk(x) ;
(2)在 Nk(x) 中根據分類決策規則(如多數表決)決定 x 的類別 y

y=argmaxcjxiNk(x)I(yi=cj),i=1,2,,N;j=1,2,K

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