
在大部份的科學領域裡都蠻注重分類 (Classification) 這件事.透過分類,它能幫助我們整理問題,也能整理答案,甚至在不同的問題集合裡找出通用的答案.在人工智慧的領域裡,有一門科目叫模式辨認 (pattern recognition),它應用在影像辨識,人臉辨識,語言辨識等的範圍,其中需要一個重要的技能就是將所要辦認的物件做分類,然後在該分類裡找出合適的對應結果.在這過程中,k-nearest neighbor (KNN) 是一種相對古老且直覺的方法.方法簡單而且能有高準確率,並且不需要所謂的 “訓練”.在人工智慧的領域裡,簡單而言,做的事情就是收集資料,然後依這些資料整理出一個數學模型,未來有新資料出現時,就可以丟入這數學模型加以運算,得出來的結果就是此模型的預測結果.KNN...