k近邻模型主要包含三个基本要素:距离度量.k值的选择.分类决策规则 模型: k近邻法中,当训练集.距离度量.k值及分类决策规则确定后,对于一个新的输入实例,它所属的类唯一确定,这相当于根据上述要素将特征空间划分为一些子空间,确定子空间里的每一点所属的类. 距离度量: 特征空间中的两个实例点的距离是两个实例点相似程度的反映,k近邻模型的特征空间一般是n维实数向量空间Rn.使用的距离时欧氏距离,但也可以使用其他的距离,如Lp距离.当p=1时,称为曼哈顿距离,相应点的坐标之差的绝对值.当p=2时,是欧