近邻分类（Nearest Neighbor Classification）【l】作为机器学习领域的研究热点之一，是一种应用最为广泛的学习方法。该方法基于实例间的距离进行分类，是一种惰性学习方法。
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In those lazy learning algorithms most extensively used is nearest neighbor classification (NN) algorithm.
其中消极学习型中应用最广泛的是最近邻分类算法。
The paper studies the methods of feature selection in pattern recognition, and USES nearest neighbor classification accuracy as the evaluation criteria for feature selection.
研究了模式识别中的特征选择方法，采用最近邻分类正确率作为特征选择的性能评价函数。
A clustering-based and supervised intrusion detection method was proposed with new distance definition for mixed-attribute data and improved nearest neighbor classification method.
基于一种用于混合属性数据的距离定义和改进的最近邻分类方法，提出了一种基于聚类的有指导的入侵检测方法。
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