大间隔最近邻居（）分类算法是统计学的一种机器学习算法。该算法是在formula_1近邻分类其中学习一种欧式距离度量函数。该度量函数优化的目标是：对于一个输入formula_2 的formula_1个近邻都属于同一类别，而不同类别的样本与formula_2保持一定大的距离。formula_1近邻规则是模式识别领域广泛使用的一种简单有效的方法。它的效果的好坏只依赖于确定最近邻的距离度量。基于欧式距离度量学习函数的大间隔最近邻居分类算法能够很好的改善formula_1近邻算法分类效果。
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