LATEX编辑的KNN算法伪代码

当然，下面是使用LaTeX编辑的KNN算法伪代码：

\begin{algorithm}[H]
\SetAlgoLined
\KwData{训练数据集 $D = \{(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_n, y_n)\}$，其中 $x_i$ 为样本的特征向量，$y_i$ 为样本的类别标签}
\KwIn{待分类样本 $x$}
\KwOut{样本 $x$ 的类别标签 $y$}
计算样本 $x$ 与训练集中每个样本的距离\\
按照距离从小到大对训练集进行排序\\
选取距离最近的 $k$ 个样本\\
统计这 $k$ 个样本中各个类别出现的次数\\
选择出现次数最多的类别作为样本 $x$ 的预测类别 $y$\\
\caption{KNN算法伪代码}
\end{algorithm}

希望这段伪代码能够帮助到你！如果有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

latex编写knn算法伪代码

当然可以！以下是一个简单的KNN算法的伪代码：

输入：训练集D = {(x1, y1), (x2, y2), ..., (xm, ym)}，实例x，近邻数k
输出：实例x的类别y

计算实例x与训练集中每个样本的距离
根据距离排序，取前k个样本作为近邻
统计近邻中每个类别出现的次数
将出现次数最多的类别作为实例x的预测类别y

返回预测类别y

注意：该伪代码仅为KNN算法的基本框架，具体的实现细节和距离度量方法需要根据具体情况进行调整。

用LATEX写KNN算法伪代码

当然可以！下面是使用LaTeX编写的KNN算法的伪代码：

\begin{algorithm}[H]
\SetAlgoLined
\KwIn{训练集 $D = \{(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_n, y_n)\}$，待预测样本 $x$，最近邻数 $k$}
\KwOut{预测样本 $x$ 的类别}
计算待预测样本 $x$ 与训练集中每个样本的距离\;
根据距离从小到大对训练集中的样本进行排序\;
选取距离最近的 $k$ 个样本\;
统计这 $k$ 个样本中每个类别出现的次数\;
将出现次数最多的类别作为预测结果\;
\caption{KNN算法}
\end{algorithm}

希望这个伪代码可以帮到你！如果有任何进一步的问题，请随时提问。