KNN算法，测试点是否成为训练集？
KNN algorithm, does the test points become training set?
我了解 Knn 算法的概念，但我有一个问题。在我们对新到达的测试点进行分类之后，这些测试点成为我们分类过程的一部分？我的意思是，未来的测试点可以得到最接近的点甚至是预分类的测试点，还是只有真实的和初始的训练点？
After we have classified new arriving test points , these test points become a part of our classification process?
没有.
测试点被分类并且不会修改您的初始数据集。所以，如果你的数据集有 100 个点，在一个测试点到达并被分类后，你的数据集仍然有 100 个点，而不是 101 个点。
话虽如此，一个测试点将被归类到完全相同的数据集，无论它先到达还是最后到达（假设其他几个测试点已经到达）。
我了解 Knn 算法的概念，但我有一个问题。在我们对新到达的测试点进行分类之后，这些测试点成为我们分类过程的一部分？我的意思是，未来的测试点可以得到最接近的点甚至是预分类的测试点，还是只有真实的和初始的训练点？
After we have classified new arriving test points , these test points become a part of our classification process?
没有.
测试点被分类并且不会修改您的初始数据集。所以，如果你的数据集有 100 个点，在一个测试点到达并被分类后，你的数据集仍然有 100 个点，而不是 101 个点。
话虽如此，一个测试点将被归类到完全相同的数据集，无论它先到达还是最后到达（假设其他几个测试点已经到达）。