K近邻法机器学习
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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K近邻法机器学习相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
K近邻模型的3个要素
1.距离度量（如欧式距离）
2.k值的选择
3.分类决策规则（如多数表决）
线性搜索时间复杂度较高，因而引入了KD树这一数据结构，加快搜索。
构造KD树
搜索KD树
如果实例点是随是随机分布的，kd树搜索复杂度是O(logN)，这里N是训练实例数，kd树更适合于训练实例数远大于空间维数时的k近邻搜索。
当空间维数接近训练实例数时，它的效率会迅速下降，几乎接近线性扫描
以上是关于K近邻法机器学习的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章