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1、作为一种非参数的分类算法，K-近邻(KNN)算法是非常有效和容易实现的。
2、它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。
3、在应用KNN算法解决问题的时候，要注意两个方面的问题--样本权重和特征权重。
4、利用SVM来确定特征的权重，提出了基于SVM的特征加权算法(FWKNN,feature weighted KNN)。
5、实验表明，在一定的条件下，FWKNN能够极大地提高分类准确率。
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