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近所のアルゴリズム、またはK最近傍（k最近傍、K-NearestNeighbor）分類アルゴリズムは、最も簡単な方法で分類データマイニング技術の一つです。いわゆるK最近傍、最近傍のKはその意味が各サンプルはその最も近い隣人を表現するためにkを使用できるということです。K最近傍（k近傍、KNN）分類アルゴリズムは、理論的にはより成熟したアプローチ、最も簡単な機械学習アルゴリズムの一つです。この方法の考え方は：K最も類似（すなわち、最も近い特徴空間）の特徴空間におけるサンプル場合は特定のカテゴリに属するサンプルのほとんどは、その後サンプルもこの範疇に入ることができます。KNNアルゴリズムは、選択された隣人はすでにオブジェクトを正しく分類されています。サブサンプルが属することがカテゴリを決定するために、単に最も近い一つのカテゴリまたは複数のサンプルに基づいて、指定されたクラスの決定方法。KNN法、原理的にも関連する隣接するサンプルの非常に少量の、極限定理ではなく、意思決定のカテゴリに依存するがが。KNN法は、主に重複以上のサブサンプルセットのクラスフィールドのために、周囲の隣接するサンプルではなく、判別クラスカテゴリフィールドを決定する方法によって限定さそうであるので、他の方法KNN以上であることがあります。適しています。（上記の情報は、Baiduの百科事典から来ています）
参考資料
1.ネイバーアルゴリズム