大間隔最近鄰居

大間隔最近鄰居  分類算法是統計學的一種機器學習算法 。 該算法是在近鄰分類其中學習一種歐式距離度量函數 。 該度量函數優化的目標是 ： 對於一個輸入 的個近鄰都屬於同一類別 ， 而不同類別的樣本與保持一定大的距離 。 近鄰規則是模式識別領域廣泛使用的一種簡單有效的方法 。 它的效果的好壞只依賴於確定最近鄰的距離度量 。 基於歐式距離度量學習函數的大間隔最近鄰居分類算法能夠很好的改善近鄰算法分類效果 。