k-近鄰（待會介紹）的一種極端情況。「近朱者赤，近墨者黑」。
def
distance
(p0, p1):
# computes squared euclidean distance
return np.sqrt(np.sum((p0-p1)**2))
defnn_classify
(training_set, training_labels, new_example):
dists = np.array([distance(t, new_example) for t in training_set])
nearest = dists.argmin()
return training_labels[nearest]
k近鄰演算法的三個基本要素：
- 距離度量（常用歐式距離或者更一般的lp距離），見距離度量的blog。
- 分類決策規則（常用的多數表決，對應於經驗風險最小化）。
- k值的選擇（k值小時，模型更複雜；k值大，模型更簡單；特別的：k=1，最近鄰；k=n，無論輸入什麼，都**為訓練例項中最多的類。交叉檢驗選最優k值）。
k近鄰由cover和hart與2023年提出。cover t, hart p. nearest neighbor pattern classification. ieee transactions on information theory.
《building machine learning systems with python》《machine learning in action》
《統計學習方法》
《機器學習》
k近鄰分類 kNN
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k近鄰法 kNN分類
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