在 k-NN 分类中，输出是类成员资格。对象通过其邻居的多数投票进行分类，该对象被分配到其 k 个最近邻居中最常见的类(k 是正整数，通常很小)。
- 如果 k = 1，则该对象将简单地分配给该单个最近邻居的类。
- 如果 k=3，并且类标签为 Good =2 Bad=1，则预测的类标签将为 Good，其中包含多数票。
- 如果 k=4，并且类标签为 Good =2 Bad=2，那么类标签是什么？
最佳答案
有不同的方法。例如，Matlab 使用“随机”或“最近”，如文档 here 所示。 .
When classifying to more than two groups or when using an even value for k, it might be necessary to break a tie in the number of nearest neighbors. Options are 'random', which selects a random tiebreaker, and 'nearest', which uses the nearest neighbor among the tied groups to break the tie.
关于machine-learning - 当 k=4 时 KNN 选择类标签，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/28046735/