机器学习002_k-近邻算法
1.1 概述采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂度高、空间复杂度高适用数据范围：数值型和标称型 1.2 kNN分类算法伪代码：对位置类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作：（1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；（2）按照距离递增次序进行排序；（3）选取与当前点距离最小的k个点...
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