K近邻方法的核心思想是对一个预测样本A，从训练数据集中找到与其最相似的k个样本，利用这个k个样本的类别来决策该样本A的类别。
举一反三
- k邻近分类法（k-NN）是一种基于向量空间的分类方法，将每个测试样本分到训练集中离它最近的k个样本所属类别中最多的那个类别。
- k邻近分类法（k-NN）是一种基于向量空间的分类方法，将每个测试样本分到训练集中离它最近的k个样本所属类别中最多的那个类别。
- KNN分类的时候,对新的样本,根据其k个最近邻的训练样本的类别,通过多数表决等方式进行预测。
- 对待分类样本x,根据与其最近或最相似的k个训练样本的类别标签来确定x的类别的分类方法是________。 A: Fisher线性判别 B: 决策树 C: k近邻分类法 D: 信息熵
- k近邻学习是一种常用的无监督学习方法，其工作机制为：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（）