文本近邻分类法

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文本近邻分类法

kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法

最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器，记住所有的训练数据，对于新的数据则直接和训练数据匹配，如果存

在相同属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。这种方式有一个明显的缺点，那就是很可能无法找到完全

匹配的训练记录。

KNN算法则是从训练集中找到和新数据最接近的k条记录，然后根据他们的主要分类来决定新数据的类别。该算法涉及3个主

要因素：训练集、距离或相似的衡量、k的大小。
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