1.模型原理
最近中心分类器（Nearest Centroid Classifier）也被称为近似最近邻分类器（Nearest Shrunken Centroid Classifier）。它是一种基于类别中心的分类方法，适用于线性可分问题。其基本思想是将每个类别的样本特征取平均，得到每个类别的中心点，然后将待分类样本与这些中心点进行距离比较，将其分配给距离最近的类别。
以下是最近中心分类器的模型原理及数学公式：
模型原理：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-658136.html
- 对于每个类别，计算其样本特征的平均值，得到类别的中心点。
- 对于一个待分类的样本，计算其与每个类别中心点的距离，然后将其分配给距离最近的类别。
数学模型：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-658136.html
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