对于k近邻算法的决策边界刻画，一般采用的是Voronoi图（也称为Dirichlet图）的方法。该方法将空间划分成若干个区域，每个区域中的所有点离该区域的k个最近邻点的距离相同，并且相邻区域的距离不相同。这样，将训练数据在空间中的分布通过Voronoi图进行表示，便可以刻画决策边界。可以使用现有的算法库（如scipy库中的spatial模块）来实现Voronoi图的绘制和计算。
k近邻算法对于决策边界的刻画如何？
我想请教关于k近邻算法对于决策边界的刻画方法。我的理解是，k近邻算法通过计算待分类点与训练集中所有点之间的距离，选取k个距离最近的点作为近邻，然后通过投票表决的方式确定待分类点的类别。那么，对于决策边界的刻画，是不是就是指这k个近邻点与待分类点所处的区域边界呢？如果是，那么具体该如何确定这个区域边界呢？有哪些具体的方法或算法可以实现呢？希望有经验的老师或者专业人士能够解答一下我的问题，谢谢！
提问时间：2023-07-02 23:26:41
编辑时间：2023-07-02 23:26:43
提问者：
Thunderbird_Soul
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1回答时间：2023-07-02 23:26:48
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