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转蝲自：(x��)http://www.python222.com/article/1246

相关截图�Q?/strong>

主要内容�Q?/strong>

我们的数据集里面有一半是“�?rdquo;�Q�图中浅色的炏V��，另一半是“ �?rdquo;�Q�图中深色的点）�?/span>

现在有了一个新的数据点�Q�颜色未知，我们怎么判断它属于哪一个分�c�d��Q?/span>

对于K 最�q�邻��法来说�Q�这个问题就很简单：(x��)新数据点��谁最�q�，��和谁属于同一�c�，从图

3-1 中我们可以看出，新数据点距离�?/span>8 炚w��方向的浅色数据点最�q�，那么理所应当圎ͼ��q�个

新数据点应该属于��色分类了，如图3 -2 所�C��?/span>

看�v来， K 最�q�邻��法真是够简单的�Q�这么轻村ְ�完成了分�cȝ��工作。别急，我们�q�没说完�?/span>

刚才只是丄��最��单的例子�Q�选的最�q�邻数等�?/span>1 。但如果我们在模型训�l�过�E�中让最�q�邻�?/span>

�{�于1 的话�Q?那么非常可能�?x��)犯�?ldquo; 一叉��目，不见泰山 �Q�的错误�Q�试想一下，万一和新�?/span>

据点最�q�的数据恰好是一个测定错误的点呢�Q?/span>

所以需要我们增加最�q�邻的数量，例如把最�q�邻数增加到3 �Q�然后让新数据点的分�c�d��3 个当

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