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探索与突破：最近邻分类改进算法的深度剖析与实践.docx

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    探索与突破：最近邻分类改进算法的深度剖析与实践

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的信息成为众多领域面临的关键问题。机器学习作为一门多领域交叉学科，旨在让计算机通过数据学习模式和规律，从而实现对未知数据的预测和决策，在众多领域中发挥着至关重要的作用。在机器学习的众多算法中，最近邻分类算法凭借其简单直观的原理和广泛的适用性，成为了研究和应用的热点之一。

    最近邻分类算法，英文名为k-NearestNeighbors（KNN），是一种基于实例的分类方法，其核心思想可以追溯到20世纪50年代。1951年，EvelynFi

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