k-近邻算法(2) 考虑离散目标函数fRV,V={V1n,s} 表8-1逼近离散值函数fR→V的k近邻算法 训练算法 将每个训练样例<x,x)>加入到列表 training examples 分类算法 给定一个要分类的查询实例x 在 training examples中选出最靠近x的k个实例,并用x1x表 小 返回f(x)← arg max∑6(,f(x) 其中 (a,b) 0a≠b 2003.12.18机器学习-基于实例的学习作者: Mitchell译者:曾华军等讲者:陶晓鹏2003.12.18 机器学习-基于实例的学习作者：Mitchell 译者：曾华军等讲者：陶晓鹏 8 k-近邻算法（2） • 考虑离散目标函数f: Rn→V，V={v1 ,...,vs} • 表8-1逼近离散值函数f: Rn→V的k-近邻算法 – 训练算法 • 将每个训练样例<x,f(x)>加入到列表training_examples – 分类算法 • 给定一个要分类的查询实例xq – 在training_examples中选出最靠近xq的k个实例，并用x1 ...xk表 示 – 返回 – 其中   =  k i i v V q f x v f x 1 ( ) arg max ( , ( )) ˆ      = = a b a b a b 0 1  ( , )