最小距離法

最小距離法是一種用於多分類問題中的分類方法。在最小距離法中，每個樣本點會被分配到與其距離最小的類中。這裡的距離通常是指歐氏距離，但也可以是其他類型的距離度量。

例如，假設我們有一個二維的數據集，包含了三個類別的數據點：紅色、藍色和綠色。當我們有一個新的數據點時，我們可以計算它與每個類別中最近的數據點的距離，並將該新數據點分配給距離最近的類。

最小距離法的優點是簡單易懂，易於實現，並且計算量小。但是，它的缺點是在噪聲數據或者異常值存在的情況下，容易產生錯誤分類。此外，最小距離法對數據集的規模比較敏感，如果數據集規模較大，計算所有樣本之間的距離會非常耗時。