近邻法简介

近邻法的一些常见算法包括如下：最近邻法、k-近邻法、近邻法的快速算法、剪辑近邻法、压缩近邻法。

k-近邻法

基本思想：为了提高分类判别的鲁棒性，很自然的引入一种投票机制：选择前若干个离新样本最近的已知样本，通过这些已知样本的类别投票，来决定新样本的类别，这种方法就称作为k-近邻法。

PS: 当k=1时，k-近邻法就是最近邻算法。

错误率：随着k的增加，k-近邻法的渐进错误率逐渐降低，当趋近无穷大时，接近贝叶斯错误率。

问题1：当样本比较稀疏时，前k个近邻到新样本的距离可能会差别很大，此时只根据样本是否在k个近邻中进行投票就显得“有失公允”。

改进：可以引入加权机制，将k个近邻样本到新样本之间的距离作为加权系数，距离近的样本对新样本的影响大。

问题

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