K近傍法
k近傍法（ケイきんぼうほう、英: k-nearest neighbor algorithm, k-NN）は、入力との類似度が高い上位 k 個の学習データで多数決/平均するアルゴリズムである。 パターン認識（分類・回帰）でよく使われる。
k近傍法（ケイきんぼうほう、英: k-nearest neighbor algorithm, k-NN）は、入力との類似度が高い上位 k 個の学習データで多数決/平均するアルゴリズムである。 パターン認識（分類・回帰）でよく使われる。
k近傍法（ケイきんぼうほう、英: k-nearest neighbor algorithm, k-NN）は、入力との類似度が高い上位 k 個の学習データで多数決/平均するアルゴリズムである。 パターン認識（分類・回帰）でよく使われる。
出典: Wikipedia「K近傍法」 · CC BY-SA 4.0
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