視覺機器學習------KNN學習
KNN（K-Nearest Neighbor algorithm, K最近鄰方法）是一種統計分類器，屬於惰性學習。
基本思想：輸入沒有標簽即未經分類的新數據，首先提取新數據的特征並與測試集中的每一個數據特征進行比較；然後從樣本中提取k個最鄰近（最相似）數據特征的分類標簽，統計這k個最鄰近數據中出現次數最多的分類，將其作為新數據的類別。
1. 分類
KNN按照一定規則將相似的數據樣本進行歸類。在KNN學習中，首先計算待分類數據特征與訓練數據特征之間呃距離並排序，取出距離最近的k個訓練數據特征；然後，根據這k個相近訓練數據特征所屬的類別來判定新樣本的類別：如果它們都屬於同一類，那麽新樣本也屬於這個類；否則，對每個候選類別進行評分，按照某種規則確定新樣本的類別。
一般采用投票規則，即少數服從多數，期望的k值是一個奇數。精確的投票方法是計算每一個測試樣本與k個樣本之間的距離。
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