k近邻算法在解决多分类问题时，通常采用“一对多”策略。具体而言，对于k个最近邻居中的每个样本，都可以看作是一个投票器，它们各自支持一个类别。那么对于待分类样本来说，就可以通过统计k个最近邻居中每个类别的得票数，最终选出得票最多的类别作为该待分类样本的标签。需要注意的是，如果有多个类别获得了最高的得票数，那么可以采用平均法或随机法来决定标签的归属。
k近邻算法如何解决多分类问题？
我正在学习k近邻算法，但是遇到一个疑惑：该算法如何解决多分类问题？我知道k近邻算法是一种基于实例的学习方法，在分类时通过在样本空间中找到与新样本距离最近的k个已知类别的样本，然后将新样本分到这k个样本中出现最多的类别中。但是当存在多个类别时，如何确保分类结果的准确性？希望有经验的老师能够解惑。谢谢！
提问时间：2023-07-16 12:13:27
编辑时间：2023-07-16 12:13:29
提问者：
Galaxy_Gladiator
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8回答时间：2023-07-16 12:13:32
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