基于卡方分布的knn分类算法

基于卡方分布的knn分类算法是一种基于统计学原理的分类算法。它使用卡方距离来度量样本之间的相似性，并根据最近邻的标签进行分类。

具体步骤如下：
1. 计算训练集中每个样本与待分类样本之间的卡方距离。
2. 选择k个最近邻样本，可以使用欧氏距离或其他距离度量方法。
3. 统计k个最近邻样本中各个类别的频数。
4. 根据频数最高的类别，将待分类样本分到该类别中。

这种算法的优点是简单易懂，适用于多类别分类问题。然而，它也有一些缺点，比如对于高维数据集，计算卡方距离可能会变得复杂，并且需要选择合适的k值。