O classificador baseado no método KNN (K-vizinhos mais próximos) funciona da seguinte maneira: dado um novo exemplo a ser classificado, o algoritmo calcula a distância desse exemplo para os K exemplos mais próximos no conjunto de dados de treinamento. Em seguida, ele atribui a classe mais frequente entre os K vizinhos mais próximos como a classe do novo exemplo. Esse método é não paramétrico, pois não faz suposições sobre a distribuição dos dados e é utilizado tanto para classificação quanto para regressão.
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