# Giải thuật k hàng xóm gần nhất

### Bách khoa toàn thư mở Wikipedia

Trong nhận dạng mẫu, giải thuật k hàng xóm gần nhất (k-nearest neighbor algorithm) là một phương pháp để phân loại các hiện tượng (phenomena) dựa vào các đặc tính quan sát được, giống với phương pháp phân loại dựa vào hàng xóm gần nhất.

Sự khác biệt ở chỗ: thay vì gán một phân loại dựa vào kết quả phân loại của hàng xóm gần nhất (việc xác định hàng xóm gần nhất thường dựa vào việc tính toán của một phép đo khoảng cách, ví dụ như là khoảng cách gauss - gaussian distance) thì giải thuật này chọn ra một tập gồm k hàng xóm gần nhất và gán nhãn phân loại cho điểm dữ liệu mới đó dựa vào lớp mà có chứa số phần tử nằm trong tập k hàng xóm là nhiều nhất.

## [sửa] Liên kết ngoài

- Mô tả giải thuật K hàng xóm gần nhất dùng MS Excel

Bài này còn sơ khai. Bạn có thể viết bổ sung. (Xin xem phần trợ giúp để biết thêm về cách sửa đổi bài.)
Lấy từ “http://vi.wikipedia.org../../../g/i/%E1%BA%A3/Gi%E1%BA%A3i_thu%E1%BA%ADt_k_h%C3%A0ng_x%C3%B3m_g%E1%BA%A7n_nh%E1%BA%A5t.html”

Thể loại: Giải thuật phân loại | Stub

##### Views

- Bài viết
- Thảo luận
- Phiên bản hiện hành

##### Tìm kiếm

##### Ngôn ngữ khác

- Deutsch
- English