最近邻法的java实现

接口无法被实例化，但是可以被实现。一个实现接口的类，必须实现接口内所描述的所有方法，否则就必须声明为抽象类。

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在一个类中，程序的作用体现在方法中。方法是JAVA创建一个有名字的子程序的方法。方法的实现包括两部分内容：方法声明和方法体。

可采用坐公交车或坐出租车的方式来学校，那么，这种解决某件事情的办法，我们就称为方法。在java中，方法就是用来完成解决某件事情或实现某个功能的办法。

java没有这种功能。 可以为Point类添加add、subtract方法实现加减法。 或者做一个Point的操作类，实现Point add(Point p1， Point p2)这样的方法。

Java常见设计模式快来看看 创建型-工厂方法模式： (1)简单工厂模式： 建立一个工厂类，并定义一个接口对实现了同一接口的产品类进行创建。

KNN算法,k近邻

KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。作为一种非参数的分类算法，K-近邻（KNN）算法是非常有效和容易实现的。

简单地说，K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。欧氏距离是最常见的距离度量，衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离。

K-近邻(KNearestNeighbor，KNN)算法简介 ：对于一个未知的样本，我们可以根据离它最近的k个样本的类别来判断它的类别。

KNN 的计算过程是大量计算样本点之间的距离。为了减少计算距离次数，提升 KNN 的搜索效率，人们提出了 KD 树（K-Dimensional 的缩写）。KD 树是对数据点在 K 维空间中划分的一种数据结构。

在模式识别领域中，最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法。在这两种情况下，输入包含特征空间（Feature Space）中的k个最接近的训练样本。在k-NN分类中，输出是一个分类族群。

文本分类器(基于KNN算法),语言最好是Matlab的,有测试数据集。。。_百度...

1、文本自动分类算法主要有朴素贝叶斯分类算法、支持向量机分类算法、KNN算法和决策树算法。朴素贝叶斯分类算法主要是利用文本中词的特征项和类别的组合概率来估算文本属于哪个类别的概率。

2、大部分机器学习方法都在文本分类领域有所应用，比如朴素贝叶斯分类算法（Nave Bayes）、KNN、SVM、最大熵和神经网络等等。FastText 是Facebook AI Research在16年开源的一种文本分类器。 其 特点 就是 fast 。

3、和英文文本处理分类相比，中文文本的预处理是关键技术。 针对中文文本分类时，很关键的一个技术就是中文分词。特征粒度为词粒度远远好于字粒度，其大部分分类算法不考虑词序信息，基于字粒度的损失了过多的n-gram信息。

4、KNN 算法 的全称是 K-Nearest Neighbor ，中文为 K 近邻 算法，它是基于 距离 的一种算法，简单有效。KNN 算法 即可用于分类问题，也可用于回归问题。

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