3-1 k近邻算法 模型三要素
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了3-1 k近邻算法 模型三要素相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
距离度量：
k值的选择：
k=1，方差(variance)大，估计误差(estimation error)大，过拟合(overfitting)，模型复杂，对邻近的实例点非常敏感。
k=M（样本数），偏差(Bias)大，近似误差(approximation error)大，欠拟合(underfitting)，离输入实例较远的训练实例也会对预测起作用。
通常使用交叉验证来选取最优的k值。
分类决策规则：
多数表决规则，此时经验风险最小
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