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在机器学习中,K-近邻法分类是一种基于实例的学习方法,它可以用于分类和回归。该算法通过测量不同特征值之间的距离来完成分类,距离越近的特征值被认为是相似的。K-近邻法分类的一个重要优点是它可以适用于任何特征类型,而且不需要数据的先验假设。K-近邻法分类的应用范围非常广泛,包括图像识别、语音识别、信用评级、医学预测等领域。