k k k 近邻法是一种基本分类与回归问题。 k k k 近邻法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间中的点；输出为实例的类别，可以取很多类。 k k k 近邻法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其 k k k 个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。因此， k k k 近邻法不具有显式的学习过程。 k k k 近邻法实际上利用训练数据集对特