分類算法有很多，貝葉斯、決策樹、支持向量積、KNN等，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以用于分類。這篇文章主要介紹一下KNN分類算法。

1、介紹

　　KNN是k nearest neighbor 的簡稱，即K最鄰近，就是找K個最近的實例投票決定新實例的類標。KNN是一種基于實例的學習算法，它不同于貝葉斯、決策樹等算法，KNN不需要訓練，當有新的實例出現(xiàn)時，直接在訓練數(shù)據(jù)集中找

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据挖掘之KNN分类的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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