摘要：
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摘要：
一、k-NN法 这种概率密度函数估计的方法是这样的：在以特征向量x为中心的一个邻域里，固定落入邻域中的样本的个数k(n)。这可以通过下面的方法实现：在一个合适的距离尺度下，逐渐增大包围x点的区域体积，直到有k个样本点落入这个区域中。这就是x周围离它最近的k(n)个样本。在这k(n)个样本中，数量最多的种类就可以看作样本x的类型。当然k的选取也很重要。随着k的增加，k-NN的错误率将逐渐贴近贝叶斯错... 阅读全文