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基于K-近邻法的分类器的设计与实现
王 芳
天津师范大学计算机与信息工程学院 中国天津 ）
（ ， 300387
摘 要 模 式识 别 的 目的就是 对 未知 的样 本 判 断 它所在的 类别 人 类 的模 式识 别 能力使 得人 们 可以很好 的认 识 周 围的环境并与之 交流
【 】 ， 。 。
分 类 器是模 式识 别 系统的重要组 成部 分 ；也是机 器学 习的重要研究 领域 。
关键词 模 式识 别 分 类 器
【 】 ；
1 近邻分类器 SAMPLE sample[WangFang_SSIZE];/* 样本集 */
1.1 算法原理 int test[WangFang_TSIZE][16];/* 测试集 */
1）分类问题的两大类基本方法 char compare[WangFang_TSIZE];/* 对比集*/
决策域 别函数 利用判别函数或决策面方程将特征空间划
（1） /判 ： （2 ）计算测试样本到每个已知类别样本的距离
分成决策域 距离的计算采用的是 维空间的欧氏距离公式 维欧氏空间是
n 。 n
（ ）模板匹配 将待分类样本与标准模板进行比较 根据与各类别
2 ： ， 一个点集 的每个点 以表示为 其中
它 可 [1] ， [2] ，…， [n]) ， [i] (i
, X (x x x x
模板的匹配度情况 确定测试样本的类别
，
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