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水果分类算法

例如，在判断一个水果是否是苹果时，决策树可能会通过询问“颜色是否为红色”、“形状是否为圆形”等问题来进行分类。 K近邻算法（KNN）：K近邻算法是一种基于实例的学习，或者是局部逼近和将所有计算推迟到分类之后进行的分类方法。

外观品质：衡量第一印象首先，果实的大小是基础，红富士苹果根据横径分为三个等级：1级，80mm以上的硕大；2级，70mm以上稍小一些；3级，65mm以上则相对较小。果形也是关键，圆润的1级果形指数需达到0.85以上，2级允许轻微偏斜但不超过30%。

决策树：决策树是一种基于树形结构的分类器算法，它通过一系列的特征判断将数据划分到不同的类别中。决策树的优点是易于理解和实现，能够处理非线性问题；缺点是可能会过拟合，对连续数据的处理不够平滑。例如，决策树可以用来判断一个水果是否是苹果，通过询问颜色、形状等特征。

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