深入理解机器学习——k近邻（kNN，k-Nearest Neighbor）算法：算法定义_k近邻算法估计e(y|x)-程序员宅基地

k近邻算法简单、直观：给定一个训练数据集 $D$ ，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的 $k$ 个实例，这 $k$ 个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为这个类。下面先叙述 $k$ 近邻算法，然后再讨论其细节：

k近邻（k-Nearest Neighbor）算法
输入：
$\qquad$ 训练集： ${(x_1, y_1), (x_2, y_2), \cdots, (x_N, y_N)}$
输出：
$\qquad$ 实例 $x$ 所属的类 $y$
算法：.
（ 1 ）根据给定的距离度量，在训练集 $D$ 中找出与 $x$ 最邻近的 $k$ 个点，涵盖这 $k$ 个点的 $x$ 的邻域记作 $N_k(x)$
（ 2 ）在 $N_k(x)$ 中根据分类决策规则（如多数表决）决定 $x$ 的类别 $y$ ：
$y=\argmax_{c_j}{I(y_i=c_j)}$

k近邻法的特殊情况是 $k = 1$ 的情形，称为最近邻算法。对于输入的实例点（特征向量） $x$ ，最近邻法将训练数据集中与 $x$ 最邻近点的类作为 $x$ 的类。

本文链接：https://blog.csdn.net/hy592070616/article/details/121178651

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