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这篇文章讲kNN(k近邻, k -Nearest Neighbour)。这是一种lazy-learning,实现方便,很常用的分类方法。约定n为样本集中的样本数,m为样本的维度,则这个算法的训练复杂度为0,未加优化(线性扫描)的分类时间复杂度为 ,kd-Tree优化后复杂度可降为 。
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