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11.最近邻分类器

11.1引言

最近邻分类器（NearestNeighborClassifier,NN）是一种简单而直观的分类方法，广泛应用于模式识别和机器学习领域。它的基本思想是：对于一个新的输入样本，根据它与已知样本的距离来决定其类别。在这种方法中，距离的计算通常使用欧氏距离、曼哈顿距离或马氏距离等。

11.2基本原理

最近邻分类器的工作原理可以概括为以下步骤：

数据集准备：首先，需要一个已知类别标签的训练数据集。

距离计算：对于每个新的输入样本，计算它与训练集中每个样本的距离。

最近邻选择：找到距离最小的训练样本，将其类别标签作为新样